Primary Progressive Multiple Sclerosis: New Therapeutic Approaches
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Primary progressive multiple sclerosis (PPMS) is a clinically different form of MS that causes gradual and irreversible neurological impairment from symptom onset without relapses or remissions. With a mean onset age of 37-43 years, PPMS affects 10%-15% of MS patients and presents distinct diagnostic and treatment issues. Mobility issues, persistent pain, sensory disturbances, cognitive deficits, and bowel and bladder problems intensify over time. Neuroimaging shows substantial brain and spinal cord atrophy with fewer brain lesions but more spinal cord lesions. FINDINGS: Drugs like ocrelizumab reduce progression, whereas high-dose biotin, simvastatin, and coenzyme Q10 are being investigated. PPMS treatment is difficult, with continuing research on fingolimod, idebenone, anti-LINGO-1, neuromodulation, and plasmapheresis. Ocrelizumab has shown encouraging outcomes. Preclinical gene therapy studies on immune regulation, neuroprotection, and remyelination in MS animals show promise. Hematopoietic and non-hematopoietic stem cell therapies have also been studied for their capacity to reduce neuroinflammation, repair tissue, and boost neurotrophic support. CONCLUSIONS: Clinical research utilizing human fetal neural precursor cells (hfNPCs) reveals neuroprotective advantages and opportunities for PPMS treatment. Early clinical trials have shown promising results, but more study is needed to prove the safety and usefulness of these new PPMS treatments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».