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Enregistrement W2314744738 · doi:10.1227/01.neu.0000309599.69466.b2

A New Role For Nonneuronal Cells In ALS

2004· article· de· W2314744738 sur OpenAlexaboutno aff
Rene O. Sanchez-Mejia, Andrew T. Parsa

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2004
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRiluzoleAnterior Horn CellAmyotrophic lateral sclerosisNeuroscienceSpinal cordStem cellDiseasePathologyPsychiatryCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amyotropic lateral sclerosis (ALS) is a devastating disease that can produce upper and lower motor neuron deficits secondary to degeneration of spinal cord neurons and brain stem motor nuclei. Since before Lou Gehrig's epic struggle, researchers have worked to understand the pathophysiology of ALS, with the hope of translating scientific insight into clinical treat-ment paradigms. Currently, most ALS patients die within 5 years of diagnosis, although a modest improvement in survival with administration of riluzole, an inhibitor of presynaptic glutamate release, has offered some hope. To date the majority of bench research has focused on the anterior horn cells in the spinal cord, based on the premise that the ultimate fate of these patients is due to focal cellular deficits in neuronal function. However, recent findings by Clement and colleagues published in Science may lead researchers to look at ALS and other neurodegenerative diseases differently. In this important collaborative effort, scientists from the University of California San Diego, McGill University, Harvard University, and Boston University provide strong evidence that defects in nonneuronal cells may be responsible for the clinical sequelae of ALS (Science 302:113–117, 2003).Figure: Henry Louis Gehrig (1903–1941), American professional baseball player.ALS is commonly studied in mice with super oxide dismutase (SOD) mutations that exert a toxic effect leading to neuronal cell death and ALS-like disease. By generating chimeric mice with SOD mutations, Clement and colleagues demonstrated that decreasing the number of neuronal and nonneuronal cells containing the toxic SOD mutation led to a significant amelioration of the disease. This clinical improvement correlated with decreased axonal degeneration, astrocytosis, and microgliosis. The authors then focused on chimeric mice without wild-type neuronal cells in the spinal cord in order to evaluate the relative protective effect of various cell populations. In a series of elegant experiments, the authors found that mutant neuronal cell survival was affected by surrounding nonneuronal cells. The number of wild-type nonneuronal cells seemed to correlate with neuronal survival and concordant improvement in clinical outcome. Conversely, wild- type neuronal cells that were surrounded by mutant nonneuronal cells had increased cell death with the development of end-stage disease, more so than in mice expressing high levels of mutant neuronal SOD. These results suggest that the ability of mutant SOD to cause ALS in mice is mediated more by its effects in nonneuronal cells than neuronal cells. Furthermore, wild-type nonneuronal cells appear to rescue or ameliorate SOD mediated neuronal cell death and hence slow the progression of ALS in these mice. The authors conclude from their study that motor neuron death in ALS could be a result of damage to multiple types of adjacent cells such as inter-neurons, astrocytes, and microglia. The findings of Clement and colleagues have important implications in the treatment of patients with ALS and other neurodegenerative disease. Translating these results into an effective treatment will depend upon more specifically defining the nonneuronal cells that are most protective. Ultimately, pharmacologic agents, stem cell therapies, and gene therapy strategies may be more successful in treating ALS patients by targeting these nonneuronal cell populations. RENE SANCHEZ-MEJIA M.D. ANDREW T. PARSA, M.D., PH.D. TRANSLATIONAL RESEARCH

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
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