Chronic cerebral hypoperfusion: a key mechanism leading to vascular cognitive impairment and dementia. Closing the translational gap between rodent models and human vascular cognitive impairment and dementia
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence suggests that vascular risk factors contribute to neurodegeneration, cognitive impairment and dementia. While there is considerable overlap between features of vascular cognitive impairment and dementia (VCID) and Alzheimer's disease (AD), it appears that cerebral hypoperfusion is the common underlying pathophysiological mechanism which is a major contributor to cognitive decline and degenerative processes leading to dementia. Sustained cerebral hypoperfusion is suggested to be the cause of white matter attenuation, a key feature common to both AD and dementia associated with cerebral small vessel disease (SVD). White matter changes increase the risk for stroke, dementia and disability. A major gap has been the lack of mechanistic insights into the evolution and progress of VCID. However, this gap is closing with the recent refinement of rodent models which replicate chronic cerebral hypoperfusion. In this review, we discuss the relevance and advantages of these models in elucidating the pathogenesis of VCID and explore the interplay between hypoperfusion and the deposition of amyloid β (Aβ) protein, as it relates to AD. We use examples of our recent investigations to illustrate the utility of the model in preclinical testing of candidate drugs and lifestyle factors. We propose that the use of such models is necessary for tackling the urgently needed translational gap from preclinical models to clinical treatments.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».