Notice bibliographique
Résumé
Reciprocal interactions between cells caused by release of soluble factors are essential for brain function. So far, little attention has been paid to interactions between neurons and glia. However, in the last few decades, studies regarding such interactions have given us some important clues about possible mechanisms underlying degenerative processes in neurological diseases such as Alzheimer's disease and Parkinson's disease. Activated microglia and markers of inflammatory reactions have been consistently found in the post-mortem brains of diseased patients. But it has not been clearly understood how microglia respond to neurotransmitters released from neurons during disease progression. The main purpose of this review is to summarize studies performed on neurotransmitter receptor expression in microglia, and the effects of their activation on microglial-mediated neuroinflammation. A possible mechanism underlying transmitter-mediated modulation of microglial response is also suggested. Microglia express receptors for neurotransmitters such as ATP, adenosine, glutamate, GABA, acetylcholine, dopamine and adrenaline. Activation of GABA, cholinergic and adrenergic receptors suppresses microglial responses, whereas activation of ATP or adenosine receptors activates them. This latter effect may be due primarily to activation of a Ca(2+)-signaling pathway which, in turn, results in activation of MAP kinases and NFkB proteins with the release of proinflammatory factors. However, glutamate and dopamine are both pro- and anti-inflammatory depending on the receptor subtypes expressed in microglia. More detailed studies on downstream receptor-signaling cascades are needed to understand the roles of neurotransmitters in controlling neuron-microglia interactions during inflammatory processes in disease progression. Such knowledge may suggest new methods of treatment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».