Harnessing adiponectin for sepsis: current knowledge, clinical insights and future therapies
Notice bibliographique
Résumé
Adiponectin, a key adipokine primarily secreted by adipocytes, plays crucial roles in metabolic homeostasis and inflammation, exhibiting anti-diabetic, anti-atherogenic, and anti-inflammatory properties. Its various isoforms and signaling via receptors like AdipoR1, AdipoR2, and T-cadherin contribute to its diverse biological functions. Sepsis is a life-threatening syndrome triggered by a dysregulated host response to infection, leading to systemic inflammation, multi-organ failure, and high mortality, currently lacking specific treatments. Preclinical studies largely suggest a protective role for adiponectin, demonstrating that its deficiency exacerbates inflammation and endothelial dysfunction, while its administration or agonism improves outcomes in experimental sepsis models. Clinical findings, however, present a complex picture, with inconsistent correlations between adiponectin levels and sepsis outcomes reported, suggesting its potential as a dynamic biomarker influenced by disease stage, patient heterogeneity, and isoforms, rather than a simple prognostic factor. Notably, glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs), used in obesity and diabetes management, have been shown to increase adiponectin levels, linking metabolic therapies to potential sepsis immunomodulation. Consequently, targeting adiponectin signaling, either directly with adiponectin mimics like AdipoRon or indirectly via strategies like GLP-1RA administration, represents a promising therapeutic approach for sepsis. Harnessing the adiponectin axis holds potential for advancing precision medicine in critical care, necessitating further research into adiponectin-based interventions and synergistic metabolic therapies to improve sepsis outcomes.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».