Tracking neuroinflammation in Alzheimer’s disease: the role of positron emission tomography imaging
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) has been reconceptualized as a dynamic pathophysiological process, where the accumulation of amyloid-beta (Aβ) is thought to trigger a cascade of neurodegenerative events resulting in cognitive impairment and, eventually, dementia. In addition to Aβ pathology, various lines of research have implicated neuroinflammation as an important participant in AD pathophysiology. Currently, neuroinflammation can be measured in vivo using positron emission tomography (PET) with ligands targeting diverse biological processes such as microglial activation, reactive astrocytes and phospholipase A2 activity. In terms of therapeutic strategies, despite a strong rationale and epidemiological studies suggesting that the use of non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) may reduce the prevalence of AD, clinical trials conducted to date have proven inconclusive. In this respect, it has been hypothesized that NSAIDs may only prove protective if administered early on in the disease course, prior to the accumulation of significant AD pathology. In order to test various hypotheses pertaining to the exact role of neuroinflammation in AD, studies in asymptomatic carriers of mutations deterministic for early-onset familial AD may prove of use. In this respect, PET ligands for neuroinflammation may act as surrogate markers of disease progression, allowing for the development of more integrative models of AD, as well as for the measuring of target engagement in the context of clinical trials using NSAIDs. In this review, we address the biological basis of neuroinflammatory changes in AD, underscore therapeutic strategies using anti-inflammatory compounds, and shed light on the possibility of tracking neuroinflammation in vivo using PET imaging ligands.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».