Brain-derived neurotrophic factor from microglia: a molecular substrate for neuropathic pain
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Notice bibliographique
Résumé
One of the most significant advances in pain research is the realization that neurons are not the only cell type involved in the etiology of chronic pain. This realization has caused a radical shift from the previous dogma that neuronal dysfunction alone accounts for pain pathologies to the current framework of thinking that takes into account all cell types within the central nervous system (CNS). This shift in thinking stems from growing evidence that glia can modulate the function and directly shape the cellular architecture of nociceptive networks in the CNS. Microglia, in particular, are increasingly recognized as active principal players that respond to changes in physiological homeostasis by extending their processes toward the site of neural damage, and by releasing specific factors that have profound consequences on neuronal function and that contribute to CNS pathologies caused by disease or injury. A key molecule that modulates microglia activity is ATP, an endogenous ligand of the P2 receptor family. Microglia expresses several P2 receptor subtypes, and of these the P2X4 receptor subtype has emerged as a core microglia-neuron signaling pathway: activation of this receptor drives the release of brain-derived neurotrophic factor (BDNF), a cellular substrate that causes disinhibition of pain-transmitting spinal lamina I neurons. Converging evidence points to BDNF from spinal microglia as being a critical microglia-neuron signaling molecule that gates aberrant nociceptive processing in the spinal cord. The present review highlights recent advances in our understanding of P2X4 receptor-mediated signaling and regulation of BDNF in microglia, as well as the implications for microglia-neuron interactions in the pathobiology of neuropathic pain.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle