Multiple Sclerosis and the Endogenous Opioid System
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is an autoimmune disease characterized by chronic inflammation, neuronal degeneration and demyelinating lesions within the central nervous system. The mechanisms that underlie the pathogenesis and progression of MS are not fully known and current therapies have limited efficacy. Preclinical investigations using the murine experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) model of MS, as well as clinical observations in patients with MS, provide converging lines of evidence implicating the endogenous opioid system in the pathogenesis of this disease. In recent years, it has become increasingly clear that endogenous opioid peptides, binding μ- (MOR), κ- (KOR) and δ-opioid receptors (DOR), function as immunomodulatory molecules within both the immune and nervous systems. The endogenous opioid system is also well known to play a role in the development of chronic pain and negative affect, both of which are common comorbidities in MS. As such, dysregulation of the opioid system may be a mechanism that contributes to the pathogenesis of MS and associated symptoms. Here, we review the evidence for a connection between the endogenous opioid system and MS. We further explore the mechanisms by which opioidergic signaling might contribute to the pathophysiology and symptomatology of MS.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».