Cellular Senescence in Traumatic Brain Injury: Evidence and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Mild traumatic brain injury (mTBI) can lead to long-term neurological dysfunction and increase one's risk of neurodegenerative disease. Several repercussions of mTBI have been identified and well-studied, including neuroinflammation, gliosis, microgliosis, excitotoxicity, and proteinopathy - however the pathophysiological mechanisms activating these pathways after mTBI remains controversial and unclear. Emerging research suggests DNA damage-induced cellular senescence as a possible driver of mTBI-related sequalae. Cellular senescence is a state of chronic cell-cycle arrest and inflammation associated with physiological aging, mood disorders, dementia, and various neurodegenerative pathologies. This narrative review evaluates the existing studies which identify DNA damage or cellular senescence after TBI (including mild, moderate, and severe TBI) in both experimental animal models and human studies, and outlines how cellular senescence may functionally explain both the molecular and clinical manifestations of TBI. Studies on this subject clearly show accumulation of various forms of DNA damage (including oxidative damage, single-strand breaks, and double-strand breaks) and senescent cells after TBI, and indicate that cellular senescence may be an early event after TBI. Further studies are required to understand the role of sex, cell-type specific mechanisms, and temporal patterns, as senescence may be a pathway of interest to target for therapeutic purposes including prognosis and treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».