Peroxisomes as emerging clinical targets in neuroinflammatory diseases
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisomes are membrane-bounded organelles that contribute to a range of physiological functions in eukaryotic cells. In the central nervous system (CNS), peroxisomes are implicated in several vital homeostatic functions including, but not limited to, reactive oxygen species signaling and homeostasis; generation of critical myelin sheath components (including ether phospholipids); biosynthesis of neuroprotective docosahexaenoic acid; breakdown of neurotoxic metabolites (such as very-long chain fatty acids); and, intriguingly, glial activation and response to inflammatory stimuli. Indeed, peroxisomes play a critical role in modulating inflammatory responses and are key regulators of the mitochondrial antiviral signaling (MAVS) protein-mediated response to infections. The importance of peroxisomes in CNS physiology is exemplified by the peroxisome biogenesis disorders (PBDs), a spectrum of inherited disorders of peroxisome assembly and/or abundance, that are characterized in part by neurological manifestations ranging from severe cerebral malformations to vision and hearing loss, depending on the individual disorder. Recently, peroxisome dysfunction has been implicated in neurological diseases associated with neuroinflammation including Alzheimer's disease, amyotrophic lateral sclerosis, multiple sclerosis, and Parkinson's disease while also contributing to the pathogenesis of neurotropic viruses including SARS-CoV-2, Human Pegivirus, HIV-1 and Zika virus. In the present review, we examine the diverse roles that peroxisomes serve in CNS health before reviewing more recent studies investigating peroxisome dysfunction in inflammatory brain disorders and also highlight potential peroxisomal targets for diagnostic biomarkers and therapeutic interventions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».