Neuroinflammation in Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment: A Field in Its Infancy
Notice bibliographique
Résumé
Neuroinflammation is a prominent feature of Alzheimer disease (AD) and other chronic neurodegenerative disorders. It exacerbates the fundamental pathology by generating a plethora of inflammatory mediators and neurotoxic compounds. Inflammatory cytokines, complement components, and toxic free radicals are among the many species that are generated. Microglia attack the pathological entities and may inadvertently injure host neurons. Recent evidence indicates that microglia can be stimulated to assume an antiinflammatory state rather than a proinflammatory state which may have therapeutic potential. Proinflammatory cytokines include IL-1, IL-6 and TNF, while antiinflammatory cytokines include IL-4 and IL-10. Complement activation is a separate process which causes extensive neuronal damage in AD through assembly of the membrane attack complex. Aggregated amyloid-beta is a potent activator of human complement but not of mouse complement. This is an important difference between AD and transgenic mouse models of AD. Many so far unexplored molecules may contribute to neuroinflammation or act to inhibit it. Stable isotope labeling by amino acids in cell culture (SILAC) analysis identified 174 proteins that were upregulated by two-fold or more, and 189 that were downregulated by 2-fold or more following inflammatory stimulation of microglial-like THP-1 cells. Neurotoxicity may result from any combination of these and further exploration is clearly warranted. In addition, many small molecules may play a significant role. One example is hydrogen sulfide which appears to be an endogenous antiinflammatory agent.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».