Uncovering the mechanisms of IgM in human immunity against bacteria
Notice bibliographique
Résumé
The human immune system is highly complex and well-equipped to combat most bacteria. However, in some instances bacteria can cause life-threatening infections and the increase of antibiotic-resistant infections highlights a clear demand for the development of alternative treatment strategies. Activating the body’s own immune system with antibodies to clear infections has been deemed a promising strategy. To effectively employ this, a more in-depth understanding about the mechanisms by which antibodies effectively stimulate bacterial killing by the immune system is needed. A potent way to eradicate bacteria by antibodies, is to activate the human complement system as this leads to potent recognition by immune phagocytic cells, as well as direct killing of Gram-negative bacteria. Of the five human antibody isotypes, only IgG and IgM can activate complement. Although it has been established that IgM is more potent in anti-bacterial immunity than IgG, the mechanisms by which human IgM can achieve this remains elusive. Using monoclonal human IgM targeting several bacteria, we show that: 1) anti-bacterial IgM is generally better at activating the complement system than IgG; 2) although the sequential pathway in which IgG and IgM activate complement is similar, the activation mechanism differs; and 3) IgMs could provide broader protection than IgG against bacteria via their superior cross-reactivity. Altogether, the gained knowledge provides fundamental insights into the mechanisms of IgM in human immunity against bacteria and accelerates the development of antibody therapies against problematic infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».