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Enregistrement W4412651663 · doi:10.1016/j.resinv.2025.07.007

Multifaceted roles of group 2 innate lymphoid cells in respiratory diseases

2025· review· en· W4412651663 sur OpenAlexaff
Reina Nakamura, Hiroki Kabata, Kotaro Sasahara, Momoko Kurihara, Jin Kagatani, Roma Sehmi, Koichi Fukunaga

Notice bibliographique

RevueRespiratory Investigation · 2025
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesChugai PharmaceuticalJapan Society for the Promotion of ScienceMSD Life Science Foundation, Public Interest Incorporated FoundationJapan Society for the Promotion of Science LondonJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésMedicineInnate lymphoid cellRespiratory systemGroup (periodic table)ImmunologyInnate immune systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Group 2 innate lymphoid cells (ILC2s) play a canonical role in the induction of type 2 inflammation by producing type 2 cytokines, including interleukin (IL)-5 and IL-13, in response to stimuli such as IL-33. However, their functions are modulated by tissue- and disease-specific microenvironments, including cytokines, lipid mediators, neuropeptides, and hormones. These influences give rise to diverse ILC2 phenotypes that contribute to non-canonical roles, such as the production of type 1 and type 3 cytokines, thereby expanding their traditional functions. This review examines the multifaceted roles of ILC2s in various respiratory diseases, including asthma, chronic obstructive pulmonary disease, pulmonary fibrosis, lung cancer, and viral infections, and highlights their significant impact on disease pathophysiology. However, the mechanisms underlying ILC2 diversity remain poorly understood. A deeper understanding of this diversity is critical for the development of targeted therapeutic strategies to modulate ILC2 function. By examining the roles of ILC2s in respiratory diseases, this review offers valuable insights into their contribution to disease pathophysiology and potential as targets for innovative therapeutic strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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