Pre-clinical Studies Identifying Molecular Pathways of Neuroinflammation in Parkinson's Disease: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD), the second most common neurodegenerative disorder, is characterized by neuroinflammation, formation of Lewy bodies, and progressive loss of dopaminergic neurons in the substantia nigra of the brain. In this review, we summarize evidence obtained by animal studies demonstrating neuroinflammation as one of the central pathogenetic mechanisms of PD. We also focus on the protein factors that initiate the development of PD and other neurodegenerative diseases. Our targeted literature search identified 40 pre-clinicalin vivoandin vitrostudies written in English. Nuclear factorkappaB (NF-kB) pathway is demonstrated as a common mechanism engaged by neurotoxins such as 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP) and 6-hydroxydopamine (6-OHDA), as well as the bacterial lipopolysaccharide (LPS). The α-synuclein protein, which plays a prominent role in PD neuropathology, may also contribute to neuroinflammation by activating mast cells. Meanwhile, 6-OHDA models of PD identify microsomal prostaglandin E synthase-1 (mPGES-1) as one of the contributors to neuroinflammatory processes in this model. Immune responses are used by the central nervous system to fight and remove pathogens; however, hyperactivated and prolonged immune responses can lead to a harmful neuroinflammatory state, which is one of the key mechanisms in the pathogenesis of PD.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| 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) | 0,005 | 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 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 ».