Nanoplastics and Neurodegeneration in ALS
Notice bibliographique
Résumé
Plastic production, which exceeds one million tons per year, is of global concern. The constituent low-density polymers enable spread over large distances and micro/nano particles (MNPLs) induce organ toxicity via digestion, inhalation, and skin contact. Particles have been documented in all human tissues including breast milk. MNPLs, especially weathered particles, can breach the blood-brain barrier, inducing neurotoxicity. This has been documented in non-human species, and in human-induced pluripotent stem cell lines. Within the brain, MNPLs initiate an inflammatory response with pro-inflammatory cytokine production, oxidative stress with generation of reactive oxygen species, and mitochondrial dysfunction. Glutamate and GABA neurotransmitter dysfunction also ensues with alteration of excitatory/inhibitory balance in favor of reduced inhibition and resultant neuro-excitation. Inflammation and cortical hyperexcitability are key abnormalities involved in the pathogenic cascade of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and are intricately related to the mislocalization and aggregation of TDP-43, a hallmark of ALS. Water and many foods contain MNPLs and in humans, ingestion is the main form of exposure. Digestion of plastics within the gut can alter their properties, rendering them more toxic, and they cause gut microbiome dysbiosis and a dysfunctional gut-brain axis. This is recognized as a trigger and/or aggravating factor for ALS. ALS is associated with a long (years or decades) preclinical period and neonates and infants are exposed to MNPLs through breast milk, milk substitutes, and toys. This endangers a time of intense neurogenesis and establishment of neuronal circuitry, setting the stage for development of neurodegeneration in later life. MNPL neurotoxicity should be considered as a yet unrecognized risk factor for ALS and related diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».