Research advances and public health strategies in China on WHO priority fungal pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Fungal pathogens pose significant and increasing threats to public health. Each year, over a billion people are infected by fungal pathogens, directly contributing to millions of deaths. To overcome the challenge of fungal threat, in 2022, World Health Organization (WHO) issued a Fungal Priority Pathogens List (FPPL) aimed at strengthening international response, promoting research, and enhancing policy intervention development. Over the past four decades, China has made tremendous progress in advancing our knowledge of fungal infections. Here, we review research trends and recent progress in China on fungal pathogens on the WHO FPPL, with an emphasis on four critical pathogens: Cryptococcus neoformans, Candidozyma auris, Aspergillus fumigatus, and Candida albicans since 2022. In addition, we describe national policies and strategic measures aimed at large-scale prevention and control of fungal infections. Our bibliometric analyses of articles published by Chinese researchers from 1983 to 2024 in the Web of Science Core Collection (WOSCC, English-language) and China National Knowledge Infrastructure (CNKI, Chinese-language) revealed increasing number of peer-reviewed publications on human fungal pathogens in both databases up to 2008 when the number in the CKNI database dropped and remained relatively flat since while that in the WOSCC database continued to increase, reflecting the strategic emphasis by Chinese institutions and funding agencies on achieving greater international visibility, academic impact, and integration within the global scientific community. In both databases, the four critical priority pathogens accounted for > 45% of the studies and the progresses made by Chinese researchers since 2022 on them are described here. A shared challenge for treating all fungal infections is the emergence and spread of antifungal resistance. We highlight antifungal resistance, tolerance, and persistence, and describe recent developments in antifungal drug pipelines, including those in China. Beyond scientific breakthroughs, China has been making coordinated prevention efforts and robust policy measures. However, significant challenges remain in understanding pathogen population dynamics and host-pathogen interactions; in developing and deploying rapid, sensitive, specific, and cost-effective diagnosis; in designing geographic region-specific and personalized prevention and treatments; and in alleviating the growing burden of antifungal resistance.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».