Glia-Driven Neuroinflammation and Systemic Inflammation in Alzheimer’s Disease
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
The neuroinflammatory hypothesis of Alzheimer's disease (AD) was proposed more than 30 years ago. The involvement of the two main types of glial cells microglia and astrocytes, in neuroinflammation, was suggested early on. In this review, we highlight that the exact contributions of reactive glia to AD pathogenesis remain difficult to define, likely due to the heterogeneity of glia populations and alterations in their activation states through the stages of AD progression. In the case of microglia, it is becoming apparent that both beneficially and adversely activated cell populations can be identified at various stages of AD, which could be selectively targeted to either limit their damaging actions or enhance beneficial functions. In the case of astrocytes, less information is available about potential subpopulations of reactive cells; it also remains elusive whether astrocytes contribute to the neuropathology of AD by mainly gaining neurotoxic functions or losing their ability to support neurons due to astrocyte damage. We identify L-type calcium channel blocker, nimodipine, as a candidate drug for AD, which potentially targets both astrocytes and microglia. It has already shown consistent beneficial effects in basic experimental and clinical studies. We also highlight the recent evidence linking peripheral inflammation and neuroinflammation. Several chronic systemic inflammatory diseases, such as obesity, type 2 diabetes mellitus, and periodontitis, can cause immune priming or adverse activation of glia, thus exacerbating neuroinflammation and increasing risk or facilitating the progression of AD. Therefore, reducing peripheral inflammation is a potentially effective strategy for lowering AD prevalence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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