Immunosenescence of microglia and macrophages: impact on the ageing central nervous system
Notice bibliographique
Résumé
Ageing of the central nervous system results in a loss of both grey and white matter, leading to cognitive decline. Additional injury to both the grey and white matter is documented in many neurological disorders with ageing, including Alzheimer's disease, traumatic brain and spinal cord injury, stroke, and multiple sclerosis. Accompanying neuronal and glial damage is an inflammatory response consisting of activated macrophages and microglia, innate immune cells demonstrated to be both beneficial and detrimental in neurological repair. This article will propose the following: (i) infiltrating macrophages age differently from central nervous system-intrinsic microglia; (ii) several mechanisms underlie the differential ageing process of these two distinct cell types; and (iii) therapeutic strategies that selectively target these diverse mechanisms may rejuvenate macrophages and microglia for repair in the ageing central nervous system. Most responses of macrophages are diminished with senescence, but activated microglia increase their expression of pro-inflammatory cytokines while diminishing chemotactic and phagocytic activities. The senescence of macrophages and microglia has a negative impact on several neurological diseases, and the mechanisms underlying their age-dependent phenotypic changes vary from extrinsic microenvironmental changes to intrinsic changes in genomic integrity. We discuss the negative effects of age on neurological diseases, examine the response of senescent macrophages and microglia in these conditions, and propose a theoretical framework of therapeutic strategies that target the different mechanisms contributing to the ageing phenotype in these two distinct cell types. Rejuvenation of ageing macrophage/microglia may preserve neurological integrity and promote regeneration in the ageing central nervous system.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».