Interface between tauopathies and synucleinopathies: A tale of two proteins
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases are often classified based on the abnormal accumulation of synuclein or tau. Traditionally, these disorders have been viewed as distinct clinical and pathological entities. However, advances in molecular genetics and protein biochemistry have shown intriguing overlaps. The most common synucleinopathy, Parkinson's disease, is characterized by extrapyramidal motor dysfunction, whereas the most common tauopathy, Alzheimer's disease, is defined by dementia. Yet there is overlap of clinical features; Parkinson's disease patients frequently have dementia, and Alzheimer's disease patients often manifest parkinsonism. Dementia with Lewy bodies exemplifies the existence of a continuum among these diseases. This overlap extends to the neuropathological findings; the pathognomonic hallmark for one set of disorders, Lewy bodies or neurofibrillary tangles, is present more often than expected in the other set. Moreover, mutations in LRRK2 known to cause parkinsonism are associated not only with dopaminergic neuronal degeneration, but also with the accumulation of synuclein, tau, neither, or both proteins. Other shared genetic features between tauopathies and synucleinopathies also exist. Finally, the known protein interactions between tau and synuclein further highlight the interface. Evidence for the intersection of tauopathies and synucleinopathies indicates the need for an updated disease classification scheme and may have important implications for therapeutic development.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».