Macrophage Immunometabolism in Pulmonary Homeostasis and Chronic Lung Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Macrophages play a central role in maintaining pulmonary immune homeostasis and responding to injury. In the lung, alveolar macrophages modulate their metabolic profiles to support essential functions such as microbial clearance, inflammation resolution, and tissue repair. Recent studies have shown that these metabolic adaptations are not merely byproducts of activation but represent key regulators of macrophage behavior. In chronic lung diseases including asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), macrophage metabolism is pathologically reprogrammed, contributing to persistent inflammation in asthma and COPD, or to unrestrained fibrotic remodeling in IPF, and ultimately leading to ongoing tissue damage. Specifically, in asthma, type 2 cytokine signaling promotes alternative macrophage activation, accompanied by increased fatty acid oxidation and disrupted lipid mediator profiles. COPD-associated macrophages exhibit mitochondrial dysfunction, enhanced glycolysis, and iron overload, impairing bacterial phagocytosis and amplifying oxidative stress. In IPF, macrophages simultaneously engage glycolytic and oxidative pathways while losing regulatory metabolites such as itaconate, supporting persistent fibrogenic signaling. These disease-specific metabolic features sustain maladaptive macrophage phenotypes and constitute promising targets for therapeutic intervention. This review outlines current knowledge of macrophage immunometabolism in the lung and its contribution to chronic respiratory diseases. It also discusses strategies to restore metabolic balance, including the use of antioxidants, metabolic modulators, and targeted drug delivery. Understanding macrophage metabolism may open new avenues for treating chronic lung diseases at the level of cellular function.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».