A recent history of immune cell sex differences in the peripheral nervous system in persistent pain states
Notice bibliographique
Résumé
Pain is entwined with inflammation, and biological sex often influences mechanisms of the immune system. Due to possible differences in inflammatory mechanisms, women are predisposed to autoimmune diseases and chronic pain. Despite sex as a critical variable in clinical cases of autoimmune conditions and its pain comorbidities, fundamental investigations have long underrepresented female subjects in their studies. Fundamental research in the 2010s, however, identified a binary sex specific mechanism for pain in rodents: male pain is microglia-driven while female pain is T cell-driven. Since then, studies have expanded in neuro-immunology to indicate that the sex differences and immune cells involved in these processes take on more elaborate roles when expanded to other causal modalities and anatomical levels of neuropathic and inflammatory pain. In this mini-review, we highlight updated roles for macrophages, T cells, and B cells in the peripheral nervous system during persistent pain conditions: neuropathic pain and inflammatory pain. We discuss sex similarities and sex differences in these cell types. By parsing out the sex specific roles of immune cells in persistent pain states, we may be better positioned to find immune-based therapies that can effectively target chronic pain in sex-biased autoimmune conditions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».