Fueling neurodegeneration: metabolic insights into microglia functions
Notice bibliographique
Résumé
Microglia, the resident immune cells of the central nervous system, emerge in the brain during early embryonic development and persist throughout life. They play essential roles in brain homeostasis, and their dysfunction contributes to neuroinflammation and the progression of neurodegenerative diseases. Recent studies have uncovered an intricate relationship between microglia functions and metabolic processes, offering fresh perspectives on disease mechanisms and possible treatments. Despite these advancements, there are still significant gaps in our understanding of how metabolic dysregulation affects microglial phenotypes in these disorders. This review aims to address these gaps, laying the groundwork for future research on the topic. We specifically examine how metabolic shifts in microglia, such as the transition from oxidative phosphorylation and mitochondrial metabolism to heightened glycolysis during proinflammatory states, impact the disease progression in Alzheimer's disease, multiple sclerosis, Parkinson's disease, amyotrophic lateral sclerosis, and Huntington's disease. Additionally, we explore the role of iron, fatty and amino acid metabolism in microglial homeostasis and repair. Identifying both distinct and shared metabolic adaptations in microglia across neurodegenerative diseases could reveal common therapeutic targets and provide a deeper understanding of disease-specific mechanisms underlying multiple CNS disorders.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».