Translational Relevance of Secondary Intracellular Signaling Cascades Following Traumatic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic spinal cord injury (SCI) is a life-threatening and life-altering condition that results in debilitating sensorimotor and autonomic impairments. Despite significant advances in the clinical management of traumatic SCI, many patients continue to suffer due to a lack of effective therapies. The initial mechanical injury to the spinal cord results in a series of secondary molecular processes and intracellular signaling cascades in immune, vascular, glial, and neuronal cell populations, which further damage the injured spinal cord. These intracellular cascades present promising translationally relevant targets for therapeutic intervention due to their high ubiquity and conservation across eukaryotic evolution. To date, many therapeutics have shown either direct or indirect involvement of these pathways in improving recovery after SCI. However, the complex, multifaceted, and heterogeneous nature of traumatic SCI requires better elucidation of the underlying secondary intracellular signaling cascades to minimize off-target effects and maximize effectiveness. Recent advances in transcriptional and molecular neuroscience provide a closer characterization of these pathways in the injured spinal cord. This narrative review article aims to survey the MAPK, PI3K-AKT-mTOR, Rho-ROCK, NF-κB, and JAK-STAT signaling cascades, in addition to providing a comprehensive overview of the involvement and therapeutic potential of these secondary intracellular pathways following traumatic SCI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».