Deciphering the Influence of the Immune Environment on Trained Immunity Induction
Notice bibliographique
Résumé
Trained immunity is a novel vaccination concept that enhances innate immune responses through epigenetic reprogramming. Targeting trained immunity provides tremendous opportunities for vaccine generation against infections and conditions in which classical, adaptive immunity failed to provide protection (e.g., Tuberculosis, sepsis). For clinical application, the robustness of vaccination strategies in heterogenous populations is crucial. Diverse baseline immune statuses originate from genetics as well as persistent conditions, e.g., chronic infections and allergies. To date, the extent to which the host’s baseline immune status impacts trained immunity generation is unknown. To evaluate vaccine robustness across different immune environments, we have tested trained immunity-inducing vaccination in mouse models of both pro-inflammatory and pro-allergic skewed immune systems. To that end, we administered β-glucan, a potent inducer of trained immunity, to mice of different genetic backgrounds with or without established allergic sensitization and challenged these mice in sepsis experiments. Immune responses were measured by flow cytometry. While trained immunity vaccination conferred host protection independent of the immunological background of the mice, protection was mediated through different pathways. Characterizing the impact of immune environments on trained immunity induction will strengthen clinical translation and enable host-directed adaptation of these next generation vaccines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».