Exploring the Role of Nerve Growth Factor in Multiple Sclerosis: Implications in Myelin Repair
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic disease resulting from targeted destruction of central nervous system (CNS) myelin. MS is suggested to be an autoimmune disease involving the pathogenic activation of CD4(+) T cells by a foreign antigen in the peripheral blood. The activated CD4(+) T cells liberate inflammatory cytokines that facilitate the breakdown of the blood-brain barrier (BBB) promoting their passage into the CNS. Inside the CNS, CD4(+) T cells become re-activated by myelin proteins sharing a similar structure to the foreign antigen that initially triggered the immune response. The CD4(+) T cells continue to liberate inflammatory cytokines, such as tumor necrosis factor α (TNFα), which activates macrophages and antibodies responsible for the phagocytosis of myelin. Acute CNS lesions can be re-myelinated, however, the repair of chronic demyelinating lesions is limited, leading to permanent neurological deficits. Although current MS treatments reduce severity and slow disease progression, they do not directly repair damaged myelin. Henceforth, recent treatment strategies have focused on neurotrophins, such as nerve growth factor (NGF) for myelin repair. NGF promotes axonal regeneration, survival, protection and differentiation of oligodendrocytes (OGs) and facilitates migration and proliferation of oligodendrocyte precursors (OPs) to the sites of myelin damage. NGF also directly regulates key structural proteins that comprise myelin. Interestingly, NGF also induces the production of brain-derived neurotrophic factor (BDNF), another integral neurotrophin involved in myelination. The intricate signaling between neurotrophins and cytokines that governs myelin repair supports the role of NGF as a leading therapeutic candidate in white matter disorders, such as MS.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 ».