Levodopa-induced Dyskinesia in Parkinson’s Disease: Plausible Inflammatory and Oxidative Stress Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pathophysiology of levodopa-induced dyskinesia (LID) remains obscure. Increased dopamine metabolism due to prolonged levodopa treatment can exacerbate oxidative damage and neuroinflammatory pathology in Parkinson's disease (PD). Association of novel peripheral markers with LID severity might provide insight into LID pathomechanisms. OBJECTIVE: We aimed to study specific peripheral blood inflammatory-oxidative markers in LID patients and investigate their association with clinical severity of LID. METHOD: Motor, non-motor and cognitive changes in PD with and without LID compared to healthy-matched controls were identified. Within the same cohort, inflammatory marker (sLAG3, TOLLIP, NLRP3 and IL-1β) levels and antioxidant enzyme activities were determined by ELISA and spectrophotometric methods. RESULTS: LID patients showed distinctly upregulated TOLLIP, IL-1β levels with significant diminution of antioxidant activity compared to controls. Significant negative association of cognitive markers with oxidative changes was also observed. CONCLUSION: To our understanding, this is the first study that indicates the involvement of toll-like receptor-mediated distinct and low-grade inflammatory activation in LID pathophysiology.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».