The complexity of extracellular vesicles: Bridging the gap between cellular communication and neuropathology
Notice bibliographique
Résumé
Brain-derived extracellular vesicles (EVs) serve a prominent role in maintaining homeostasis and contributing to pathology in health and disease. This review establishes a crucial link between physiological processes leading to EV biogenesis and their impacts on disease. EVs are involved in the clearance and transport of proteins and nucleic acids, responding to changes in cellular processes associated with neurodegeneration, including autophagic disruption, organellar dysfunction, aging, and other cell stresses. In neurodegenerative disorders (e.g., Alzheimer's disease, Parkinson's disease, etc.), EVs contribute to the spread of pathological proteins like amyloid β, tau, ɑ-synuclein, prions, and TDP-43, exacerbating neurodegeneration and accelerating disease progression. Despite evidence for both neuropathological and neuroprotective effects of EVs, the mechanistic switch between their physiological and pathological functions remains elusive, warranting further research into their involvement in neurodegenerative disease. Moreover, owing to their innate ability to traverse the blood-brain barrier and their ubiquitous nature, EVs emerge as promising candidates for novel diagnostic and therapeutic strategies. The review uniquely positions itself at the intersection of EV cell biology, neurophysiology, and neuropathology, offering insights into the diverse biological roles of EVs in health and disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».