Identification of new therapeutic targets for prevention of CNS inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a disease of complex pathologies, which involves infiltration by CD4(+) and CD8(+) T cells of and response within the central nervous system. Expression in the CNS of cytokines, reactive nitrogen species and costimulator molecules have all been described in MS. Notably, the cytokines IFN-gamma and TNF are strongly expressed. Microglial cells in the CNS express costimulator molecules and it is assumed that they play a role in directing or inducing the T cell response. Transgenic experiments have tested the effects of overexpression of these molecules in mice and have shown that TNF has multiple effects in the CNS. These range from pro-inflammatory effects of soluble TNF signalling through one of its receptors TNF-RI, to protective/regenerative effects of membrane-associated TNF signalling through the other receptor, TNF-RII. Although IFN-gamma induces nitric oxide production via the enzyme inducible nitric oxide synthase, which is immunosuppressive, IFN-gamma is predominantly pro-inflammatory. In CNS disease in mice that involves CD8(+) T cells, IFN-gamma blockade is protective. Finally, microglial expression of the costimulator ligand B7.2 induces demyelinating pathology. Animal experiments therefore point to IFN-gamma and costimulatory microglia as logical targets of therapy for MS. IFN-gamma represents a more accessible target and should therefore be pursued at the earliest opportunity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».