MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2303485966 · doi:10.2174/1871527315666160321104916

A Link Between Nerve Growth Factor Metabolic Deregulation and Amyloid-β-Driven Inflammation in Down Syndrome

2016· review· en· W2303485966 sur OpenAlexafffund
M. Florencia Iulita, Filippo Caraci

Notice bibliographique

RevueCNS & Neurological Disorders - Drug Targets · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNerve growth factorBasal forebrainCholinergic neuronCholinergicNeuroscienceAlzheimer's diseaseCerebral cortexAcetylcholineAmyloid precursor proteinHippocampusBiologyInternal medicineEndocrinologyMedicineDiseaseReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Alzheimer's disease and Down syndrome, cholinergic neurons of the basal forebrain progressively degenerate. This neurotransmitter system is the main source of acetylcholine to the cortex and hippocampus. In the mature and fully differentiated central nervous system, the phenotype of forebrain cholinergic neurons and their nerve terminals in cortex and hippocampus depend on the continuous endogenous supply of nerve growth factor (NGF). It has been recently demonstrated that NGF is secreted from cortical neurons in an activity-dependent manner as a precursor molecule, proNGF. Individuals with Alzheimer's disease and Down syndrome exhibit proNGF accumulation in cortex, yet cholinergic neurons become atrophic in both diseases, despite the apparent abundance of the NGF precursor. This review illustrates the recent evidence that NGF metabolism is affected both in Alzheimer's disease and in Down syndrome brains and also discusses a role for amyloid-β peptides and central nervous system inflammation in unleashing such deficits. It further considers the potential of the NGF metabolic pathway as a new pharmacological target to slow down the neurodegenerative process both in Alzheimer's disease and in individuals with Down syndrome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCNS & Neurological Disorders - Drug TargetsMême sujetAlzheimer's disease research and treatmentsTravaux en français237 207