The early contribution of cerebrovascular factors to the pathogenesis of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) and cerebrovascular disorders are the leading causes of dementia in our ageing population. Given that the progression of neuropathological changes in the brains of AD patients initiates several years, and even decades, before the diagnosis of dementia, a great effort has been made to identify potentially modifiable factors that contribute to the pathogenesis of sporadic late-onset AD. Among these factors, cerebrovascular disease and microvascular alterations seem to bilaterally interact with the underlying AD pathology, affecting the progression of cognitive deficits. In addition, cerebrovascular dysfunction has emerged as an early event in AD, encompassing changes in virtually all cell types of the neurovascular unit, including bone marrow-derived cells, astrocytes, pericytes, vascular smooth muscle cells and endothelial cells. In this review, we discuss recent studies implicating cerebrovascular factors in the pathogenesis of AD. We also discuss how the impairment of mechanisms of brain regeneration, such as neurogenesis and angiogenesis, might be related to the vascular dysfunction. Finally, we briefly discuss several therapeutic options targeting the vascular system, which might represent an interesting strategy for preventing or delaying the onset of dementia in AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».