Immunoglobulin G: A Potential Treatment to Attenuate Neuroinflammation Following Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Spinal cord injury (SCI) is caused by two related but mechanistically distinct events: the primary injury to the spinal cord is caused by a mechanic trauma; the secondary injury is a cascade of cellular and molecular events that exacerbates the initial damage. MATERIALS AND METHODS: Neuroinflammation, an important event in the secondary injury cascade, is critical in the clearance of cellular debris after SCI. However, leukocytes and microglia, recruited to the injury site during neuroinflammation, can exacerbate the initial damage following SCI by secreting reactive oxygen species, matrix-metalloproteinase, and proinflammatory cytokines. Therefore, attenuating the activity of leukocytes and microglia is an attractive therapeutic strategy to reduce the neurological deficit associated with SCI. DISCUSSION: In this regard, immunoglobulin G (IgG) is a potential treatment candidate. IgG has been used clinically to treat autoimmune disease and has been demonstrated to attenuate the activities of leukocytes and microglia. In this review, we discuss the potential use of IgG for SCI based on the current understanding of the immune-modulating mechanism of IgG and the role of neuroinflammation in SCI.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».