Metformin treatment reduces inflammation, dysmyelination and disease severity in a mouse model of multiple sclerosis, experimental autoimmune encephalomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is an autoimmune disease characterized by inflammation, death or damage of oligodendrocytes, and axonal degeneration. Current MS treatments are non-curative, associated with undesired side-effects, and expensive, highlighting the need for expanded therapeutic options for patients. There is great interest in developing interventions using drugs or therapeutics to reduce symptom onset and protect pre-existing myelin. Metformin is a well-tolerated drug used to treat Type 2 diabetes that has pleiotropic effects in the central nervous system (CNS), including reducing inflammation, enhancing oligodendrogenesis, increasing the survival/proliferation of neural stem cells (NSCs), and increasing myelination. Here, we investigated whether metformin administration could improve functional outcomes, modulate oligodendrocyte precursor cells (OPCs), and reduce inflammation in a well-established mouse model of MS- experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). Male and female mice received metformin treatment at the time of EAE induction ("acute") or upon presentation of disease symptoms ("delayed"). We found that acute metformin treatment improved functional outcomes, concomitant with reduced microglia numbers and decreased dysmyelination. Conversely, delayed metformin treatment did not improve functional outcomes. Our findings reveal that metformin administration can improve EAE outcomes when administered before symptom onset in both sexes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».