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Enregistrement W2752602007 · doi:10.1007/s13167-017-0114-6

The BSSG rat model of Parkinson’s disease: progressing towards a valid, predictive model of disease

2017· review· en· W2752602007 sur OpenAlexafffund
Jackalina M. Van Kampen, H.A. Robertson

Notice bibliographique

RevueThe EPMA Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWeston Brain Institute
Mots-clésNeuropathologyNeuroscienceDopaminergicDopamineMPTPParkinson's diseaseNeuroprotectionDiseaseLevodopaMedicineOxidopaminePsychologySubstantia nigraPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disorder, classically considered a movement disorder. A great deal is known about the anatomical connections and neuropathology and pharmacological changes of PD, as they relate to the loss of dopaminergic function and the appearance of cardinal motor symptoms. Our understanding of the role of dopamine in PD has led to the development of effective pharmacological treatments of the motor symptoms in the form of dopamine replacement therapy using levodopa and dopaminergic agonists. Much of the information concerning these drug treatments has been obtained using classical neurotoxic models that mimic dopamine depletion (e.g., 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine or MPTP, 6-hydroxydopamine, reserpine). However, PD is more than a disorder of the nigrostriatal dopamine pathway. Our understanding of the neuropathology of PD has undergone massive changes, with the discovery that mutations in α-synuclein cause a familial form of PD and that PD pathology may spread, affecting multiple neurotransmitter systems and brain regions. These new developments in our understanding of PD demand that we reconsider our animal models. While classic neurotoxin models have been useful for the development of effective symptomatic treatments for motor manifestations, the paucity of a valid animal model exhibiting the progressive development of multiple key features of PD pathophysiology and phenotype has impeded the search for neuroprotective therapies, capable of slowing or halting disease progression. RELEVANCE OF THE ARTICLE FOR PREDICTIVE PREVENTIVE AND PERSONALISED MEDICINE: What characteristics would a good animal model of human PD have? In so much as is possible, a good model would exhibit as many behavioral, anatomical, biochemical, immunological, and pathological changes as are observed in the human condition, developing progressively, with clear, identifiable biomarkers along the way. Here, we review the BSSG rat model of PD, a novel environmental model of PD, with strong construct, face, and predictive validity. This model offers an effective tool for the screening of preventive therapies that may prove to be more predictive of their effects in human patients.

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)0,001
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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