The Emerging Role of Circulating T Follicular Helper Cells in Dengue Virus Immunity: Balancing Protection and Pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Flaviviruses are a group of viruses transmitted mainly by mosquitoes and ticks, causing severe diseases in humans. Examples include dengue, Zika, West Nile virus, and yellow fever. They primarily affect individuals in tropical and subtropical regions, causing public health problems such as epidemic outbreaks and significant economic burdens due to hospitalizations and treatments. They share antigens, leading to cross-reactivity where antibodies generated against one flavivirus can react with others, complicating the accurate diagnosis of individual infections and making the development of treatments or vaccines more challenging. The role of T cells in the immune response to flaviviruses is a complex topic debated by scientists. On one hand, T cells help control infection by eliminating infected cells and protecting against disease. However, there is evidence that an excessive or dysregulated T cell response can cause tissue damage and worsen the disease, as seen in severe dengue cases. This duality underscores the complexity of the immune response to flavivirus infections, posing a significant challenge for researchers. Gaining a deeper understanding of the immune response at the cellular level, particularly the role of T follicular helper cells, can reveal new avenues of investigation that could lead to novel strategies for disease management. This review explores the dynamics of T cell responses, focusing on circulatory T follicular helper cells (cTFH), to enhance our understanding of flavivirus immunity and inform future interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».