Amyotrophic Lateral Sclerosis, a Multisystem Pathology: Insights into the Role of TNF<i>α</i>
Notice bibliographique
Résumé
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is considered a multifactorial, multisystem disease in which inflammation and the immune system play important roles in development and progression. The pleiotropic cytokine TNFαis one of the major players governing the inflammation in the central nervous system and peripheral districts such as the neuromuscular and immune system. Changes in TNFαlevels are reported in blood, cerebrospinal fluid, and nerve tissues of ALS patients and animal models. However, whether they play a detrimental or protective role on the disease progression is still not clear. Our group and others have recently reported opposite involvements of TNFR1 and TNFR2 in motor neuron death. TNFR2 mediates TNFαtoxic effects on these neurons presumably through the activation of MAP kinase-related pathways. On the other hand, TNFR2 regulates the function and proliferation of regulatory T cells (Treg) whose expression is inversely correlated with the disease progression rate in ALS patients. In addition, TNFαis considered a procachectic factor with a direct catabolic effect on skeletal muscles, causing wasting. We review and discuss the role of TNFαin ALS in the light of its multisystem nature.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».