The Endocannabinoid System in Glial Cells and Their Profitable Interactions to Treat Epilepsy: Evidence from Animal Models
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy is one of the most common neurological conditions. Yearly, five million people are diagnosed with epileptic-related disorders. The neuroprotective and therapeutic effect of (endo)cannabinoid compounds has been extensively investigated in several models of epilepsy. Therefore, the study of specific cell-type-dependent mechanisms underlying cannabinoid effects is crucial to understanding epileptic disorders. It is estimated that about 100 billion neurons and a roughly equal number of glial cells co-exist in the human brain. The glial population is in charge of neuronal viability, and therefore, their participation in brain pathophysiology is crucial. Furthermore, glial malfunctioning occurs in a wide range of neurological disorders. However, little is known about the impact of the endocannabinoid system (ECS) regulation over glial cells, even less in pathological conditions such as epilepsy. In this review, we aim to compile the existing knowledge on the role of the ECS in different cell types, with a particular emphasis on glial cells and their impact on epilepsy. Thus, we propose that glial cells could be a novel target for cannabinoid agents for treating the etiology of epilepsy and managing seizure-like disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».