NLR-Dependent Regulation of Inflammation in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is an autoimmune disease of the central nervous system (CNS) associated with inappropriate activation of lymphocytes, hyperinflammatory responses, demyelination, and neuronal damage. In the past decade, a number of biological immunomodulators have been developed that suppress the peripheral immune responses and slow down the progression of the disease. However, once the inflammation of the CNS has commenced, it can cause serious permanent neuronal damage. Therefore, there is a need for developing novel therapeutic approaches that control and regulate inflammatory responses within the CNS. Nucleotide-binding oligomerization domain (NOD)-like receptors (NLRs) are intracellular regulators of inflammation expressed by many cell types within the CNS. They redirect multiple signaling pathways initiated by pathogens and molecules released by injured tissues. NLR family members include positive regulators of inflammation, such as NLRP3 and NLRC4 and anti-inflammatory NLRs, such as NLRX1 and NLRP12. They exert immunomodulatory effect at the level of peripheral immune responses, including antigen recognition and lymphocyte activation and differentiation. Also, NLRs regulate tissue inflammatory responses. Understanding the molecular mechanisms that are placed at the crossroad of innate and adaptive immune responses, such as NLR-dependent pathways, could lead to the discovery of new therapeutic targets. In this review, we provide a summary of the role of NLRs in the pathogenesis of MS. We also summarize how anti-inflammatory NLRs regulate the immune response within the CNS. Finally, we speculate the therapeutic potential of targeting NLRs in MS.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».