Multiple Sclerosis: Unraveling the Neuropathology and Mechanisms of Neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Multiple Sclerosis (MS) is a debilitating autoimmune disease affecting the central nervous system, and has been the focus of intense research for the past 20 years. A better understanding of immune-related pathogenic mechanisms is necessary for the development of: (1) novel methods to monitor disease progression, (2) earlier diagnoses through unveiling new biomarkers, and (3) the invention of more effective and personalized MS treatments therapies. Several disease modifying treatments (e.g., natalizumab, fingolimod and beta interferons) have been approved for MS; however with no cure, the current treatment paradigm has shifted to the notion of ‘no evident disease activity’. While many of these Food and Drug Administration approved MS treatments have been shown to reduce the number of relapses and lesions, the paradox concerning MS treatments, namely the overuse of T cell activation as a target, necessitates the need for identifying entirely new contributors to disease pathology. MS pathogenesis has been
 associated with many theories, ranging from the release of proinflammatory cytokines from macrophages and microglial cells to B cell-derived demyelinating antibodies. As such, these hypotheses should be considered in addition to the role of T cells when developing novel MS treatment plans and identifying aligning biomarkers. Recently, clinical trials (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT00040482, NCT00342134, and NCT00342134) investigating autologous hematopoietic stem cell transplantation have demonstrated success in MS. Future research should focus on identifying non-invasive biomarkers, such as blood concentrations of miRNAs, as an indication of underlying pathology and to aid in early diagnosis, tracking disease progression and identifying more effective and personalized MS treatments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».