Targeting and Crossing the Blood-Brain Barrier with Extracellular Vesicles
Notice bibliographique
Résumé
The blood-brain barrier (BBB) is one of the most complex and selective barriers in the human organism. Its role is to protect the brain and preserve the homeostasis of the central nervous system (CNS). The central elements of this physical and physiological barrier are the endothelial cells that form a monolayer of tightly joined cells covering the brain capillaries. However, as endothelial cells regulate nutrient delivery and waste product elimination, they are very sensitive to signals sent by surrounding cells and their environment. Indeed, the neuro-vascular unit (NVU) that corresponds to the assembly of extracellular matrix, pericytes, astrocytes, oligodendrocytes, microglia and neurons have the ability to influence BBB physiology. Extracellular vesicles (EVs) play a central role in terms of communication between cells. The NVU is no exception, as each cell can produce EVs that could help in the communication between cells in short or long distances. Studies have shown that EVs are able to cross the BBB from the brain to the bloodstream as well as from the blood to the CNS. Furthermore, peripheral EVs can interact with the BBB leading to changes in the barrier's properties. This review focuses on current knowledge and potential applications regarding EVs associated with the BBB.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».