Animal models to investigate the effects of inflammation on remyelination in multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic inflammatory, demyelinating, and neurodegenerative disease of the central nervous system (CNS). In people with MS, impaired remyelination and axonal loss lead to debilitating long-term neurologic deficits. Current MS disease-modifying drugs mainly target peripheral immune cells and have demonstrated little efficacy for neuroprotection or promoting repair. To elucidate the pathological mechanisms and test therapeutic interventions, multiple animal models have been developed to recapitulate specific aspects of MS pathology, particularly the acute inflammatory stage. However, there are few animal models that facilitate the study of remyelination in the presence of inflammation, and none fully replicate the biology of chronic demyelination in MS. In this review, we describe the animal models that have provided insight into the mechanisms underlying demyelination, myelin repair, and potential therapeutic targets for remyelination. We highlight the limitations of studying remyelination in toxin-based demyelination models and discuss the combinatorial models that recapitulate the inflammatory microenvironment, which is now recognized to be a major inhibitor of remyelination mechanisms. These models may be useful in identifying novel therapeutics that promote CNS remyelination in inflammatory diseases such as MS.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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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 découle