The Central Role of Interleukin-1 Signalling in the Pathogenesis of Kawasaki Disease Vasculitis: Path to Translation
Notice bibliographique
Résumé
Kawasaki disease (KD) manifests as an acute febrile condition and systemic vasculitis, the etiology of which remains elusive. Primarily affecting children under 5 years of age, if untreated KD can lead to a significant risk of coronary artery aneurysms and subsequent long-term cardiovascular sequelae, including myocardial ischemia and myocardial infarction. Intravenous immunoglobulin therapy mitigates the risk of aneurysm formation, but a subset of patients exhibit resistance to this treatment, increasing the susceptibility of coronary artery lesions. Furthermore, the absence of a KD-specific diagnostic test or biomarkers complicates early detection and appropriate treatment. Experimental murine models of KD vasculitis have substantially improved our understanding of the disease pathophysiology, revealing the key roles of the NLRP3 inflammasome and interleukin-1 (IL-1) signalling pathway. This review aims to delineate the pathophysiologic findings of KD while summarising the findings for the emerging key role of IL-1β in its pathogenesis, derived from both human data and experimental murine models, and the translational potential of these findings for anti-IL-1 therapies for children with KD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».