Multifaceted Involvement of Microglia in Gray Matter Pathology in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
In the inflammatory demyelinating neurodegenerative disease multiple sclerosis (MS), there is increasing interest in gray matter pathology, as neuronal loss and cortical atrophy correlate with disability and disease progression, and MS therapeutics fail to significantly slow or stop neurodegeneration. Microglia, the central nervous system (CNS)-resident macrophages, are extensively involved in white matter MS pathology, but are also implicated in gray matter pathology, similar to other neurodegenerative diseases, for which there is synaptic, axonal, and neuronal degeneration. Microglia display regional heterogeneity within the CNS, which reflects their highly plastic nature and their ability to deliver context-dependent responses tailored to the demands of their microenvironment. Therefore, microglial roles in the MS gray matter in part reflect and in part diverge from those in the white matter. The present review summarizes current knowledge of microglial involvement in gray matter changes in MS, in demyelination, synaptic damage, and neurodegeneration, with evidence implicating microglia in pathology, neuroprotection, and repair. As our understanding of microglial physiology and pathophysiology increases, we describe how we are moving toward potential therapeutic applications in MS, harnessing microglia to protect and regenerate the CNS.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».