PET Evaluation of Microglial Activation in Non-neurodegenerative Brain Diseases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF THE REVIEW: Microglial cell activation is an important component of neuroinflammation, and it is generally well accepted that chronic microglial activation is indicative of accumulating tissue damage in neurodegenerative conditions, particularly in the earlier stages of disease. Until recently, there has been less focus on the role of neuroinflammation in other forms of neurological and neuropsychiatric conditions. Through this review, we hope to demonstrate the important role TSPO PET imaging has played in illuminating the pivotal role of neuroinflammation and microglial activation underpinning these conditions. RECENT FINDINGS: TSPO is an 18 kDa protein found on the outer membrane of mitochondria and can act as a marker of microglial activation using nuclear imaging. Through the development of radiopharmaceuticals targeting TSPO, researchers have been able to better characterise the spatial-temporal evolution of chronic neurological conditions, ranging from the focal autoimmune reactions seen in multiple sclerosis to the Wallerian degeneration at remote parts of the brain months following acute cerebral infarction. Development of novel techniques to investigate neuroinflammation within the central nervous system, for the purposes of diagnosis and therapeutics, has flourished over the past few decades. TSPO has proven itself a robust and sensitive biomarker of microglial activation and neuroimaging affords a minimally invasive technique to characterise neuroinflammatory processes in vivo.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».