Treatment of Spinal Cord Injury with Intravenous Immunoglobulin G: Preliminary Evidence and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Neuroinflammation plays an important role in the secondary pathophysiological mechanisms of spinal cord injury (SCI) and can exacerbate the primary trauma and thus worsen recovery. Although some aspects of the immune response are beneficial, it is thought that leukocyte recruitment and activation in the acute phase of injury results in the production of cytotoxic substances that are harmful to the nervous tissue. Therefore, suppression of excessive inflammation in the spinal cord could serve as a therapeutic strategy to attenuate tissue damage. The immunosuppressant methylprednisolone has been used in the setting of SCI, but there are complications which have attenuated the initial enthusiasm. Hence, there is interest in other immunomodulatory approaches, such as intravenous Immunoglobulin G (IVIg). Importantly, IVIg is used clinically for the treatment of several auto-immune neuropathies, such as Guillain-Barre syndrome, chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIPD) and Kawasaki disease, with a good safety profile. Thus, it is a promising treatment candidate for SCI. Indeed, IVIg has been shown by our team to attenuate the immune response and result in improved neurobehavioral recovery following cervical SCI in rats through a mechanism that involves the attenuation of neutrophil recruitment and reduction in the levels of cytokines and cytotoxic enzymes Nguyen et al. (J Neuroinflammation 9:224, 2012). Here we review published data in the context of relevant mechanisms of action that have been proposed for IVIg in other conditions. We hope that this discussion will trigger future research to provide supporting evidence for the efficiency and detailed mechanisms of action of this promising drug in the treatment of SCI, and to facilitate its clinical translation.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».