Alzheimer's Disease: Emerging Trends in Small Molecule Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a highly complex and rapidly progressive neurodegenerative disorder characterized by the systemic collapse of cognitive function and formation of dense amyloid plaques and neurofibrillary tangles. AD pathology is derived from the cholinergic, amyloid and tau hypotheses, respectively. Current pharmacotherapy with known anti-cholinesterases, such as Aricept® and Exelon®, only offer symptomatic relief without any disease-modifying effects. It is now clear that in order to prevent the rapid progression of AD, new therapeutic treatments should target multiple AD pathways as opposed to the traditional "one drug, one target" approach. This review will focus on the recent advances in medicinal chemistry aimed at the development of small molecule therapies that target various AD pathological routes such as the cholinesterases (AChE and BuChE), amyloidogenic secretases (β/γ- secretase), amyloid-β aggregation, tau phosphorylation and fibrillation and metal-ion redox/reactive oxygen species (ROS). Some notable ring templates will be discussed along with their structure-activity relationship (SAR) data and their multiple modes of action. These emerging trends signal a paradigm shift in anti-AD therapies aimed at the development of multifunctional small molecules as disease-modifying agents (DMAs).
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».