Regenerative Capacity of Macrophages for Remyelination
Notice bibliographique
Résumé
White matter injury, consisting of loss of axons, myelin, and oligodendrocytes, is common in many neurological disorders and is believed to underlie several motor and sensory deficits. Remyelination is the process in which the insulative myelin sheath is restored to axons, thereby facilitating recovery from functional loss. Remyelination proceeds with oligodendrocyte precursor cells (OPCs) that differentiate into oligodendrocytes to synthesize the new myelin sheath after demyelination. This process is influenced by several factors, including trophic factors, inhibitory molecules in the lesion microenvironment, age of the subject, as well as the inflammatory response. Currently studied strategies that enhance remyelination consist of pharmacological approaches that directly induce OPC differentiation or using agents to neutralize the inhibitory microenvironment. Another strategy is to harness a reparative inflammatory response. This response, coordinated by central nervous system resident microglia and peripherally-derived infiltrating macrophages, has been shown to be important in the remyelination process. These innate immune cells perform important functions in remyelination, including the proteolysis and phagocytosis of inhibitory molecules present in the lesion microenvironment, the provision of trophic and metabolic factors to OPCs, in addition to iron handling capacity. Additionally, an initial pro-inflammatory phase followed by a regulatory/anti-inflammatory phase has been shown to be important for OPC proliferation and differentiation, respectively. This review will discuss the beneficial roles of macrophages/microglia in remyelination and discuss therapeutic strategies to obtain the optimal regenerative macrophage phenotype for enhanced remyelination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 ».