Cholinergic Modulation of Neuroinflammation: Focus on α7 Nicotinic Receptor
Notice bibliographique
Résumé
All nervous system pathologies (e.g., neurodegenerative/demyelinating diseases and brain tumours) develop neuroinflammation, a beneficial process during pathological events, aimed at removing damaged cells, toxic agents, and/or pathogens. Unfortunately, excessive inflammation frequently occurs during nervous system disorders, becoming a detrimental event capable of enhancing neurons and myelinating glial cell impairment, rather than improving their survival and activity. Consequently, targeting the neuroinflammation could be relevant for reducing brain injury and rescuing neuronal and glial cell functions. Several studies have highlighted the role of acetylcholine and its receptors in the regulation of central and peripheral inflammation. In particular, α7 nicotinic receptor has been described as one of the main regulators of the "brain cholinergic anti-inflammatory pathway". Its expression in astrocytes and microglial cells and the ability to modulate anti-inflammatory cytokines make this receptor a new interesting therapeutic target for neuroinflammation regulation. In this review, we summarize the distribution and physiological functions of the α7 nicotinic receptor in glial cells (astrocytes and microglia) and its role in the modulation of neuroinflammation. Moreover, we explore how its altered expression and function contribute to the development of different neurological pathologies and exacerbate neuroinflammatory processes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».