Neuroinflammation and Neurodegeneration of the Central Nervous System from Air Pollutants: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
In this scoping review, we provide a selective mapping of the global literature on the effects of air pollution on the life-span development of the central nervous system. Our synthesis first defines developmental neurotoxicants and the model effects of particulate matter. We then discuss air pollution as a test bench for neurotoxicants, including animal models, the framework of systemic inflammation in all affected organs of the body, and the cascade effects on the developing brain, with the most prevalent neurological structural and functional outcomes. Specifically, we focus on evidence on magnetic resonance imaging and neurodegenerative diseases, and the links between neuronal apoptosis and inflammation. There is evidence of a developmental continuity of outcomes and effects that can be observed from utero to aging due to severe or significant exposure to neurotoxicants. These substances alter the normal trajectory of neurological aging in a propulsive way towards a significantly higher rate of acceleration than what is expected if our atmosphere were less polluted. The major aggravating role of this neurodegenerative process is linked with the complex action of neuroinflammation. However, most recent evidence learned from research on the effects of COVID-19 lockdowns around the world suggests that a short-term drastic improvement in the air we breathe is still possible. Moreover, the study of mitohormesis and vitagenes is an emerging area of research interest in anti-inflammatory and antidegenerative therapeutics, which may have enormous promise in combatting the deleterious effects of air pollution through pharmacological and dietary interventions.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».