Dysregulated glucose metabolism drives hyperinflammation and immune-mediated pathology during viral infection 4291
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Successful host defense during viral infection requires tight control of inflammation to mount an effective immune response while limiting damage to the host. Loss of immune regulation can result in a cytokine storm leading to major immunopathology and serious disease consequences. Evidence has shown that the pathology of acute viral infections is not mediated by viral load, but rather this hyperinflammatory response. Cellular metabolism plays a key role in immune activation as immune cells have specific metabolic requirements that dictate their functional fate. Thus, metabolic processes can shape the intensity of the inflammatory response. Nevertheless, the mechanisms driving cytokine storm remain poorly understood. Here we investigated how metabolism in the local tissue environment regulates the inflammatory response to viral infection. We and others found that mice deficient in the type I IFN receptor (Ifnar-/-) are more susceptible to cytokine storm from influenza A virus (IAV) infection than wild-type (WT) mice, independent of viral load. We show that Ifnar-/- mice have a significantly altered lung metabolite profile during IAV infection, compared to WT mice. These early metabolic changes are associated with heightened glucose metabolism in immune cells, contributing to the development of immune-mediated pathology. Importantly, these results highlight the therapeutic potential of modulating immune metabolism to effectively treat cytokine storm. Funding Sources Supported by Canadian Institute of Health Research (CIHR) project grant and a CIHR Canada Graduate Scholarship - Master’s (CGS-M) Topic Categories Immune Response Regulation: Cellular Mechanisms (IRC)
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».