Dendritic Cells and Their Crucial Role in Modulating Innate Lymphoid Cells for Treating and Preventing Infectious Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Two key players in the immune system, dendritic cells (DCs) and innate lymphoid cells (ILCs), interact in a crucial way to fight infectious diseases. DCs play a key role in recognizing pathogens, and ILCs respond to cytokines released by DCs. This response triggers the production of specific effector cytokines that help control pathogens and maintain the body's barrier integrity. DCs have various receptors, including Toll-like receptors (TLRs), that detect microbial components and trigger immune responses. Likewise, ILCs act as essential initial responders in the immune system in viral, bacterial, and parasitic infections. Successfully managing diseases caused by pathogens mainly depends on the combined actions of DCs and ILCs, which work to suppress and eliminate pathogens. DCs also play a crucial role in activating innate and adaptive immune cell subsets, including ILCs. Furthermore, the use of DCs in developing vaccines and immunotherapy for cancers, along with the dedication of many researchers to improve immune responses through DCs, has increased interest in the potential of DC therapies for treating and preventing infectious diseases. This review examines approaches that may enhance DC vaccines and boost anti-infection immune responses by fostering better interactions of DCs with ILCs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».