The Role of Monocytes in Ischemic Stroke Pathobiology: New Avenues to Explore
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic stroke accounts for the majority of stroke cases and constitutes a major cause of death and disability in the industrialized world. Inflammation has been reported to constitute a major component of ischemic stroke pathobiology. In the acute phase of ischemic stroke, microglia, the resident macrophages of the brain, are activated, followed by several infiltration waves of different circulating immune cells into the brain. Among these circulating immune cells, monocytes have been shown to play a particularly important role. Following their infiltration, monocytes differentiate into potent phagocytic cells, the monocyte-derived macrophages (MDMs), in the ischemic brain. Initially, the presence of these cells was considered as marker of an exacerbated inflammatory response that contributes to brain damage. However, the recent reports are suggesting a more complex and multiphasic roles of these cells in ischemic stroke pathobiology. Monocytes constitute a heterogeneous group of cells, which comprises two major subsets in rodent and three major subsets in human. In both species, two equivalent subsets exist, the pro-inflammatory subset and the anti-inflammatory subset. Recent data have demonstrated that ischemic stroke differentially regulate monocyte subsets, which directly affect ischemic stroke pathobiology and may have direct implications in ischemic stroke therapies. Here, we review the recent findings that addressed the role of different monocyte subsets in ischemic stroke pathobiology, and the implications on therapies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».