Host iron deficiency protects against <i>Plasmodium</i> infection and drives parasite molecular reprofiling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Iron deficiency, anemia and Plasmodium infection represent significant global health challenges with overlapping geographical distributions, particularly affecting pregnant women in Africa, yet the mechanisms underlying their interactions remain poorly understood. We employed a multilayered approach combining clinical data from Malawian pregnant women (n=711) in the REVAMP trial, a genetic mouse model (Tmprss6-knockout), and in vitro P. falciparum cultures to clarify associations between iron status and malaria susceptibility. Iron deficiency was associated with 50% reduced P. falciparum parasitemia in pregnant women (95% CI [30%-64%], p<0.0001), while iron-deficient mice exhibited significantly improved survival against P. berghei (median 15.5 days vs. 7.0 days for WT mice) and protection from cerebral malaria (83% vs 17% survival). Iron chelation induced substantial transcriptomic and proteomic changes in cultured parasites, affecting host cell invasion and nutrient acquisition processes. Importantly, intravenous iron supplementation did not increase subsequent parasitemia when coupled with malaria prevention. These findings demonstrate that iron deficiency protects against Plasmodium infection and support WHO recommendations for iron supplementation in malaria-endemic regions when combined with adequate malaria prevention strategies.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».