<p>Targeting Chemokines and Chemokine Receptors in Multiple Sclerosis and Experimental Autoimmune Encephalomyelitis</p>
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is an immune-mediated and neurodegenerative disorder that results in inflammation and demyelination of the central nervous system (CNS). MS symptoms include walking difficulties, visual weakening, as well as learning and memory impairment, thus affecting the quality of the patient's life. Chemokines and chemokine receptors are expressed on the immune cells as well as the CNS resident cells. Several sets of chemokine receptors and their ligands tend to be pathogenic players in MS, including CCL2, CCL3, CCL4, CCL5, CCL7, CCL8, CCL11, CCL17, CCL19, CCL21, CCL22, CXCL1, CXCL8, CXCL9, CXCL10, CXCL11, and CXCL16. Furthermore, current modulatory drugs that are used in the treatment of MS and its animal model, the experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), affect the expression of several chemokine and chemokine receptors. In this review, we highlight the pathogenic roles of chemokines and their receptors as well as utilizing them as potential therapeutic targets through selective agents, such as specific antibodies and receptor blockers, or indirectly through MS or EAE immunomodulatory drugs.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».