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Enregistrement W4409455451 · doi:10.1084/jem.20241215

Human immunity to fungal infections

2025· review· en· W4409455451 sur OpenAlexafffund
Donald C. Vinh

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Experimental Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéModernaCanadian Institutes of Health ResearchMerck CanadaMcGill University Health CentrePublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaMcGill University
Mots-clésBiologyImmunityImmunologyDiseaseImmune systemMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fungi increasingly threaten health globally. Mycoses range from life-threatening, often iatrogenic conditions, to enigmatic syndromes occurring without apparent immunosuppression. Despite some recent advances in antifungal drug development, complementary therapeutic strategies are essential for addressing these opportunistic pathogens. One promising avenue is leveraging host immunity to combat fungal infections; this necessitates deeper understanding of the molecular immunology of human fungal susceptibility to differentiate beneficial versus harmful immunopathological responses. Investigating human models of fungal diseases in natural settings, particularly through genetic immunodeficiencies and ethnographic-specific genetic vulnerabilities, reveals crucial immune pathways essential for fighting various yeasts and molds. This review highlights the diversity in intrinsic fungal susceptibility across individuals and populations, through genetic- and autoantibody-mediated processes, complementing previous principles learned from animal studies and iatrogenic contexts. Improved understanding of human immunity to fungal diseases will facilitate the development of host-directed immunotherapies and targeted public health interventions, paving the way for precision medicine in fungal disease management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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