Hormonal Regulation of Oligodendrogenesis II: Implications for Myelin Repair
Notice bibliographique
Résumé
Alterations in myelin, the protective and insulating sheath surrounding axons, affect brain function, as is evident in demyelinating diseases where the loss of myelin leads to cognitive and motor dysfunction. Recent evidence suggests that changes in myelination, including both hyper- and hypo-myelination, may also play a role in numerous neurological and psychiatric diseases. Protecting myelin and promoting remyelination is thus crucial for a wide range of disorders. Oligodendrocytes (OLs) are the cells that generate myelin, and oligodendrogenesis (OLgenesis), the creation of new OLs, continues throughout life and is necessary for myelin plasticity and remyelination. Understanding the regulation of OLgenesis and myelin plasticity within disease contexts is therefore critical for the development of novel therapeutic targets. In our companion manuscript [1], we review literature demonstrating that multiple hormone classes are involved in the regulation of OLgenesis under physiological conditions. The majority of hormones enhance OLgenesis, increasing oligodendrocyte precursor cell differentiation and inducing maturation and myelin production in OLs. Thus, hormonal treatments present a promising route to promote remyelination. Here, we review literature on hormonal regulation of OLgenesis within the context of disorders. We focus on steroid hormones, including glucocorticoids and sex hormones, peptide hormones such as insulin-like growth factor 1, and thyroid hormones. For each hormone, we describe whether they aid in OL survival, differentiation, or remyelination, and we discuss their mechanisms of action, if known. Several of these hormones have yielded promising results in both animal models and in human conditions; however, a better understanding of hormonal effects, interactions, and their mechanisms will ultimately lead to more targeted therapeutics for myelin repair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».