Axonal Loss and Neurofilament Phosphorylation Changes Accompany Lesion Development and Clinical Progression in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Neuroaxonal damage and loss are increasingly recognized as disability determining features in multiple sclerosis (MS) pathology. However, little is known about the long-term sequelae of inflammatory demyelination on neurons and axons. Spinal cord tissue of 31 MS patients was compared to three amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and 10 control subjects. MS lesions were staged according to the density of KiM-1P positive macrophages and microglia and the presence of myelin basic protein (MBP) positive phagocytes. T cells were quantified in the parenchyma and meninges. Neuroaxonal changes were studied by immunoreactivity (IR) for amyloid precursor protein (APP) and variably phosphorylated neurofilaments (SMI312, SMI31, SMI32). Little T cell infiltration was still evident in chronic inactive lesions. The loss of SMI32 IR in ventral horn neurons correlated with MS lesion development and disease progression. Similarly, axonal loss in white matter (WM) lesions correlated with disease duration. A selective reduction of axonal phosphorylated neurofilaments (SMI31) was observed in WM lesions. In ALS, the loss of neuronal SMI32 IR was even more pronounced, whereas the relative axonal reduction resembled that found in MS. Progressive neuroaxonal neurofilament alterations in the context of chronic inflammatory demyelination may reflect changes in neuroaxonal metabolism and result in chronic neuroaxonal dysfunction as a putative substrate of clinical progression.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».