Allopregnanolone and neuroinflammation: a focus on multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
The progesterone derivative allopregnanolone (ALLO) is one of the most widely studied compounds among neurosteroids. Through interactions with GABA-A receptors expressed by neurons and glial cells, ALLO has been shown to affect diverse aspects of neural cell physiology, including cell proliferation and survival, migration, and gene expression. Recent data point to important roles for ALLO in different neurodegenerative disorders, including Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and multiple sclerosis (MS). Dysregulation in ALLO biosynthesis pathways has been reported in brain tissue from MS patients as well as in the central nervous system (CNS) tissue derived from MS animal models. Administration of ALLO has been shown to ameliorate neurobehavioral deficits together with neuropathology and inflammation in the CNS of animals with autoimmune demyelination. These findings are in line with previous reports indicating growth- and differentiation-promoting actions of ALLO on neurons and glial cells as well as its neuroprotective effects in the context of other CNS diseases. Nonetheless, these findings have also raised the possibility that ALLO might influence leukocyte biology and associated neuroinflammatory mechanisms independent of its neuroregenerative properties. Herein, we review the current knowledge regarding the role of ALLO in the pathogenesis of MS, and discuss the potential cellular and molecular pathways that might be influenced by ALLO in the context of disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».