History of Innate Immunity in Neurodegenerative Disorders
Notice bibliographique
Résumé
The foundations of innate immunity in neurodegenerative disorders were first laid by Del Rio Hortega (1919). He identified and named microglia, recognizing them as cells of mesodermal origin. Van Furth in 1969 elaborated the monocyte phagocytic system with microglia as the brain representatives. Validation of these concepts did not occur until 1987 when HLA-DR was identified on activated microglia in a spectrum of neurological disorders. HLA-DR had already been established as a definitive marker of immunocompetent cells of mesodermal origin. It was soon determined that the observed inflammatory reaction was an innate immune response. A rapid expansion of the field took place as other markers of an innate immune response were found that were made by neurons, astrocytes, oligodendroglia, and endothelial cells. The molecules included complement proteins and their regulators, inflammatory cytokines, chemokines, acute phase reactants, prostaglandins, proteases, protease inhibitors, coagulation factors, fibrinolytic factors, anaphylatoxins, integrins, free radical generators, and other unidentified neurotoxins. The Nimmerjahn movies demonstrated that resting microglia were constantly active, sampling the surround, and responding rapidly to brain damage. Ways of reducing the neurotoxic innate immune response and stimulating a healing response continue to be sought as a means for ameliorating the pathology in a spectrum of chronic degenerative disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».