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Enregistrement W4414099445 · doi:10.3390/microorganisms13092109

Pyroptosis in Respiratory Virus Infections: A Narrative Review of Mechanisms, Pathophysiology, and Potential Therapeutic Interventions

2025· review· en· W4414099445 sur OpenAlexafffund
Bárbara N. Porto

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésPyroptosisImmune systemVirusRespiratory systemReview articleViral replicationInnate immune systemMechanism (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pyroptosis is a mode of inflammatory cell death, characterized by cell membrane rupture and the release of pro-inflammatory cytokines and damage-associated molecular patterns (DAMPs). Pyroptosis is a critical part of the innate immune response and acts as a defense mechanism against different types of pathogens, including viruses. Several respiratory viruses, including influenza virus, respiratory syncytial virus (RSV), human metapneumovirus, and SARS-CoV-2, have been shown to trigger pyroptosis through distinct mechanisms. While pyroptosis is beneficial to the host by controlling virus replication and eliminating infected cells, the exaggerated induction of pyroptosis can be harmful and cause significant tissue damage, such as that to the lung tissue during infection with respiratory viruses. Therefore, understanding the mechanisms and the role pyroptosis plays during respiratory virus infections could lead to the development of novel therapeutic approaches to reduce the morbidity caused by these infections. In this review, we discuss the recent knowledge obtained on the pathophysiological role of pyroptosis during different respiratory viral infections as well as some experimental approaches to regulating its detrimental effects to the host.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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