(Re)building the nervous system: A review of neuron–glia interactions from development to disease
Notice bibliographique
Résumé
Neuron-glia interactions are fundamental to the development and function of the nervous system. During development, glia, including astrocytes, microglia, and oligodendrocytes, influence neuronal differentiation and migration, synapse formation and refinement, and myelination. In the mature brain, glia are crucial for maintaining neural homeostasis, modulating synaptic activity, and supporting metabolic functions. Neurons, inherently vulnerable to various stressors, rely on glia for protection and repair. However, glia, in their reactive state, can also promote neuronal damage, which contributes to neurodegenerative and neuropsychiatric diseases. Understanding the dual role of glia-as both protectors and potential aggressors-sheds light on their complex contributions to disease etiology and pathology. By appropriately modulating glial activity, it may be possible to mitigate neurodegeneration and restore neuronal function. In this review, which originated from the International Society for Neurochemistry (ISN) Advanced School in 2019 held in Montreal, Canada, we first describe the critical importance of glia in the development and maintenance of a healthy nervous system as well as their contributions to neuronal damage and neurological disorders. We then discuss potential strategies to modulate glial activity during disease to protect and promote a properly functioning nervous system. We propose that targeting glial cells presents a promising therapeutic avenue for rebuilding the nervous system.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».