Autofluorescence spectroscopy as a proxy for chronic white matter pathology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The balance of tissue injury and repair ultimately determines outcomes of chronic neurological disorders, such as progressive multiple sclerosis (MS). However, the extent of pathology can be difficult to detect, particularly when it is insidious and/or offset by tissue regeneration. OBJECTIVES: The objective of this research is to evaluate whether tissue autofluorescence-typically a source of contamination-provides a surrogate marker of white matter injury. METHODS: Tissue autofluorescence in autopsied specimens both experimental and clinical was characterized by spectral confocal microscopy and correlated to severity and chronicity as determined by standard histopathology. RESULTS: Months after cuprizone (CPZ)-induced demyelination, despite robust remyelination, autofluorescent deposits progressively accumulated in regions of prior pathology. Autofluorescent deposits (likely reflecting myelin debris remnants) were conspicuously localized to white matter, proportional to lesion severity, and displayed differential fluorescence over time. Strikingly, similar features were apparent also in autopsied MS tissue. CONCLUSION: Autofluorescence spectroscopy illuminates prior and ongoing white matter injury. The accumulation of autofluorescence in proportion to the extent of progressive atrophy, despite robust remyelination in the CPZ brain, provides important proof-of-concept of a phenomenon (insidious ongoing damage masked by mechanisms of tissue repair) that we hypothesize is highly relevant to the progressive phase of MS.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».