Inflammation, plasticity and real-time imaging after cerebral ischemia
Notice bibliographique
Résumé
With an incidence of approximately 350 in 100,000, stroke is the third leading cause of death and a major cause of disability in industrialized countries. At present, although progress has been made in understanding the molecular pathways that lead to ischemic cell death, the current clinical treatments remain poorly effective. There is mounting evidence that inflammation plays an important role in cerebral ischemia. Experimentally and clinically, brain response to ischemic injury is associated with an acute and prolonged inflammatory process characterized by the activation of resident glial cells, production of inflammatory cytokines as well as leukocyte and monocyte infiltration in the brain, events that may contribute to ischemic brain injury and affect brain recovery and plasticity. However, whether the post-ischemic inflammatory response is deleterious or beneficial to brain recovery is presently a matter of debate and controversies. Here, we summarize the current knowledge on the molecular mechanisms underlying post-ischemic neuronal plasticity and the potential role of inflammation in regenerative processes and functional recovery after stroke. Furthermore, because of the dynamic nature of the brain inflammatory response, we highlight the importance of the development of novel experimental approaches such as real-time imaging. Finally, we discuss the novel transgenic reporter mice models that have allowed us to visualize and to analyze the processes such as neuroinflammation and neuronal repair from the ischemic brains of live animals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».