Axonal Degeneration during Aging and Its Functional Role in Neurodegenerative Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Aging constitutes the main risk factor for the development of neurodegenerative diseases. This represents a major health issue worldwide that is only expected to escalate due to the ever-increasing life expectancy of the population. Interestingly, axonal degeneration, which occurs at early stages of neurodegenerative disorders (ND) such as Alzheimer's disease, Amyotrophic lateral sclerosis, and Parkinson's disease, also takes place as a consequence of normal aging. Moreover, the alteration of several cellular processes such as proteostasis, response to cellular stress and mitochondrial homeostasis, which have been described to occur in the aging brain, can also contribute to axonal pathology. Compelling evidence indicate that the degeneration of axons precedes clinical symptoms in NDs and occurs before cell body loss, constituting an early event in the pathological process and providing a potential therapeutic target to treat neurodegeneration before neuronal cell death. Although, normal aging and the development of neurodegeneration are two processes that are closely linked, the molecular basis of the switch that triggers the transition from healthy aging to neurodegeneration remains unrevealed. In this review we discuss the potential role of axonal degeneration in this transition and provide a detailed overview of the literature and current advances in the molecular understanding of the cellular changes that occur during aging that promote axonal degeneration and then discuss this in the context of ND.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».