A Hypoxia-Inflammation Cycle and Multiple Sclerosis: Mechanisms and Therapeutic Implications
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of Review: Multiple sclerosis (MS) is a complex neurodegenerative disease characterized by inflammation, demyelination, and neurodegeneration. Significant hypoxia exists in brain of people with MS (pwMS), likely contributing to inflammatory, neurodegenerative, and vascular impairments. In this review, we explore the concept of a negative feedback loop between hypoxia and inflammation, discussing its potential role in disease progression based on evidence of hypoxia, and its implications for therapeutic targets. Recent Findings: ), as well as through blood-based biomarkers such as Glucose Transporter-1 (GLUT-1). We outline the potential for the hypoxia-inflammation cycle to drive tissue damage even in the absence of plaques. Inflammation can drive hypoxia through blood-brain barrier (BBB) disruption and edema, mitochondrial dysfunction, oxidative stress, vessel blockage and vascular abnormalities. The hypoxia can, in turn, drive more inflammation. Summary: The hypoxia-inflammation cycle could exacerbate neuroinflammation and disease progression. We explore therapeutic approaches that target this cycle, providing information about potential treatments in MS. There are many therapeutic approaches that could block this cycle, including inhibiting hypoxia-inducible factor 1-α (HIF-1α), blocking cell adhesion or using vasodilators or oxygen, which could reduce either inflammation or hypoxia. This review highlights the potential significance of the hypoxia-inflammation pathway in MS and suggests strategies to break the cycle. Such treatments could improve quality of life or reduce rates of progression.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».