The vascular facet of late-onset Alzheimer's disease: an essential factor in a complex multifactorial disorder
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This article provides a brief overview of relevant cerebrovascular mechanisms implicated in late-onset Alzheimer's disease (LOAD) development, and highlights the main reasons for incorporating novel cerebrovascular biomarkers to the models defining a multifactorial LOAD pathogenesis. We also discuss how novel brain mapping techniques and multifactorial data-driven models are having a critical role on understanding LOAD and may be particularly useful for identifying effective therapeutic agents for this disorder. RECENT FINDINGS: A growing body of evidence supports that LOAD is a complex disorder, causally associated to a high multiplicity of pathologic mechanisms. New experimental and neuroimaging data, in combination with the recent use of integrative multifactorial data-driven models, support the early role of vascular factors in LOAD genesis and development. Among other relevant roles, the cerebrovascular system has a key modulatory effect on prion-like propagation, deposition and toxicity (e.g. Aβ, tau proteins). The early signs of vascular dysregulation during LOAD progression are notable both at the microscopic and the macroscopic scales. SUMMARY: We emphasize that LOAD should be studied as a complex multifactorial disorder, not dominated by a dominant biological factor (e.g. Aβ), and without disregarding any relevant pathologic factor, such as vascular dysregulation. Cerebrovascular biomarkers are invaluable for defining multifactorial disease progression models as well as for evaluating the effectiveness of different therapeutic strategies.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».