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Enregistrement W2603095844 · doi:10.1007/s00401-017-1696-8

Pathogenic implications of distinct patterns of iron and zinc in chronic MS lesions

2017· article· en· W2603095844 sur OpenAlexafffund
Bogdan F. Gh. Popescu, Josa M. Frischer, Samuel M. Webb, Mylyne Tham, Reginald C. Adiele, Christopher A. Robinson, Patrick D. Fitz‐Gibbon, Stephen D. Weigand, Imke Metz, Susan Nehzati, Graham N. George, Ingrid J. Pickering, Wolfgang Brück, Simon Hametner, Hans Lassmann, Joseph E. Parisi, Claudia F. Lucchinetti

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensCameco (Canada)Saskatchewan Health AuthorityRoyal University HospitalUniversity of SaskatchewanSaskatoon City Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchSaskatchewan Health Research FoundationBiogen IdecBiogen
Mots-clésPathologyMultiple sclerosisMyelinFerritinMicrogliaRemyelinationLesionNeurodegenerationOligodendrocytePathogenesisWhite matterChemistryMedicineCentral nervous systemInflammationImmunologyMagnetic resonance imagingDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is a chronic inflammatory demyelinating disease of the central nervous system (CNS) in which oligodendrocytes, the CNS cells that stain most robustly for iron and myelin are the targets of injury. Metals are essential for normal CNS functioning, and metal imbalances have been linked to demyelination and neurodegeneration. Using a multidisciplinary approach involving synchrotron techniques, iron histochemistry and immunohistochemistry, we compared the distribution and quantification of iron and zinc in MS lesions to the surrounding normal appearing and periplaque white matter, and assessed the involvement of these metals in MS lesion pathogenesis. We found that the distribution of iron and zinc is heterogeneous in MS plaques, and with few remarkable exceptions they do not accumulate in chronic MS lesions. We show that brain iron tends to decrease with increasing age and disease duration of MS patients; reactive astrocytes organized in large astrogliotic areas in a subset of smoldering and inactive plaques accumulate iron and safely store it in ferritin; a subset of smoldering lesions do not contain a rim of iron-loaded macrophages/microglia; and the iron content of shadow plaques varies with the stage of remyelination. Zinc in MS lesions was generally decreased, paralleling myelin loss. Iron accumulates concentrically in a subset of chronic inactive lesions suggesting that not all iron rims around MS lesions equate with smoldering plaques. Upon degeneration of iron-loaded microglia/macrophages, astrocytes may form an additional protective barrier that may prevent iron-induced oxidative damage.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
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

Citations138
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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