Immunotherapy as treatment for Alzheimer’s disease
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that is characterized pathologically by the deposition of beta-amyloid (A beta)-containing extracellular neuritic plaques, intracellular neurofibrillary tangles and neuronal loss. Much evidence supports the hypothesis that A beta peptide aggregation contributes to AD pathogenesis, however, currently approved therapeutic treatments do nothing to stop or reverse A beta deposition. The success of active and passive anti-A beta immunotherapies in both preventing and clearing parenchymal amyloid in transgenic mouse models led to the initiation of an active anti-A beta vaccination (AN1792) trial in human patients with mild-to-moderate AD, but was prematurely halted when 6% of inoculated patients developed aseptic meningoencephalitis. Autopsy results from the brains of four individuals treated with AN1792 revealed decreased plaque burden in select brain areas, as well as T-cell lymphocytes in three of the patients. Furthermore, antibody responders showed some improvement in memory task measures. These findings indicated that anti-A beta therapy might still be a viable option for the treatment of AD, if potentially harmful proinflammatory processes can be avoided. Over the past 6 years, this target has led to the development of novel experimental immunization strategies, including selective A beta epitope targeting, antibody and adjuvant modifications, as well as alternative routes and mechanisms of vaccine delivery, to generate anti-A beta antibodies that selectively target and remove specific A beta species without evoking autoimmunity. Results from the passive vaccination AD clinical trials that are currently underway will provide invaluable information about both the effectiveness of newly improved anti-A beta vaccines in clinical treatment, as well as the role of the A beta peptide in the pathogenesis of the disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle