Microglia and neurodegeneration: The role of systemic inflammation
Notice bibliographique
Résumé
It is well accepted that CNS inflammation has a role in the progression of chronic neurodegenerative disease, although the mechanisms through which this occurs are still unclear. The inflammatory response during most chronic neurodegenerative disease is dominated by the microglia and mechanisms by which these cells contribute to neuronal damage and degeneration are the subject of intense study. More recently it has emerged that systemic inflammation has a significant role to play in the progression of these diseases. Well-described adaptive pathways exist to transduce systemic inflammatory signals to the brain, but activation of these pathways appears to be deleterious to the brain if the acute insult is sufficiently robust, as in severe sepsis, or sufficiently prolonged, as in repeated stimulation with robust doses of inflammogens such as lipopolysaccharide (LPS). Significantly, moderate doses of inflammogens produce new pathology in the brain and exacerbate or accelerate features of disease when superimposed upon existing pathology or in the context of genetic predisposition. It is now apparent in multiple chronic disease states, and in ageing, that microglia are primed by prior pathology, or by genetic predisposition, to respond more vigorously to subsequent inflammatory stimulation, thus transforming an adaptive CNS inflammatory response to systemic inflammation, into one that has deleterious consequences for the individual. In this review, the preclinical and clinical evidence supporting a significant role for systemic inflammation in chronic neurodegenerative diseases will be discussed. Mechanisms by which microglia might effect neuronal damage and dysfunction, as a consequence of systemic stimulation, will be highlighted.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».