Notice bibliographique
Résumé
Pathological retinal neovascularization is the hallmark of primary blinding diseases across all age groups, yet surprisingly little is known about the causative factors. These diseases include diabetic retinopathy and retinopathy of prematurity where progressive decay of retinal vasculature yields zones of neural ischemia. These avascular zones and the hypoxic neurons and glia that reside in them are the source of pro-angiogenic factors that mediate destructive pre-retinal angiogenesis. Central neurons such as retinal ganglion cells (RGCs), which are directly apposed to degenerating vasculature in ischemic retinopathies, require stable metabolic supply for proper function. However, we unexpectedly found that RGCs are resilient to hypoxia/ischemia and a generally compromised metabolic supply and instead of degenerating, trigger protective mechanisms of cellular senescence. Paradoxically, while potentially favoring neuronal survival, the senescent state of RGCs is incompatible with vascular repair as they adopt a senescence-associated secretory phenotype (SASP) that provokes release of a secretome of inflammatory cytokines that drives paracrine senescence and further exacerbates pathological angiogenesis. The mechanisms that lead to retinal cellular senescence and dormancy as well as the therapeutic potential of targeting these pathways will be discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,014 |
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 ».