Current and Future Therapeutic Strategies to Target Inflammation in Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Experimentally and clinically, stroke is followed by both acute and prolonged inflammatory responses characterized by the production of inflammatory cytokines and leukocyte infiltration into the brain. A debate on whether inflammation after stroke is neurotoxic or participates in brain repair remains unresolved. However, the need to pharmacologically control inflammatory amplification has been commonly acknowledged. The principal challenge of devising successful anti-inflammatory strategies for stroke is to understand molecular and temporal interplay of inflammatory and cell-death-inducing processes triggered by cerebral ischemia in both parenchymal and vascular brain cells. This article will review a number of experimental and clinically tested approaches to reduce brain inflammation and damage after stroke (e.g., anti-neutrophil, anti-ICAM-1, anti-cytokine strategies) and will suggest potential pathways where novel therapeutic targets may emerge, including transcriptional regulators of inflammatory gene expression (e.g., NF-kappaB, proteasome) and signaling pathways (e.g., ICE-cascade, MAPK/MKK/ERK cascade) linked to both inflammation and neuronal cell death. Finally, we will discuss applications of functional genomics technologies in the discovery of stroke diagnostics and therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».