Recent advances in understanding multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Emerging data point to important contributions of both autoimmune inflammation and progressive degeneration in the pathophysiology of multiple sclerosis (MS). Unfortunately, after decades of intensive investigation, the fundamental cause remains unknown. A large body of research on the immunobiology of MS has resulted in a variety of anti-inflammatory therapies that are highly effective at reducing brain inflammation and clinical/radiological relapses. However, despite potent suppression of inflammation, benefit in the more important and disabling progressive phase is extremely limited; thus, progressive MS has emerged as the greatest challenge for the MS research and clinical communities. Data obtained over the years point to a complex interplay between environment (e.g., the near-absolute requirement of Epstein-Barr virus exposure), immunogenetics (strong associations with a large number of immune genes), and an ever more convincing role of an underlying degenerative process resulting in demyelination (in both white and grey matter regions), axonal and neuro-synaptic injury, and a persistent innate inflammatory response with a seemingly diminishing role of T cell-mediated autoimmunity as the disease progresses. Together, these observations point toward a primary degenerative process, one whose cause remains unknown but one that entrains a nearly ubiquitous secondary autoimmune response, as a likely sequence of events underpinning this disease. Here, we briefly review what is known about the potential pathophysiological mechanisms, focus on progressive MS, and discuss the two main hypotheses of MS pathogenesis that are the topic of vigorous debate in the field: whether primary autoimmunity or degeneration lies at the foundation. Unravelling this controversy will be critically important for developing effective new therapies for the most disabling later phases of this disease.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle