Present Status and Future Challenges of New Therapeutic Targets in Preclinical Models of Stroke in Aged Animals with/without Comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
The aging process, comorbidities, and age-associated diseases are closely dependent on each other. Cerebral ischemia impacts a wide range of systems in an age-dependent manner. However, the aging process has many facets which are influenced by the genetic background and epigenetic or environmental factors, which can explain why some people age differently than others. Therefore, there is an urgent need to identify age-related changes in body functions or structures that increase the risk for stroke and which are associated with a poor outcome. Multimodal imaging, electrophysiology, cell biology, proteomics, and transcriptomics, offer a useful approach to link structural and functional changes in the aging brain, with or without comorbidities, to post-stroke rehabilitation. This can help us to improve our knowledge about senescence firstly, and in this context, aids in elucidating the pathophysiology of age-related diseases that allows us to develop therapeutic strategies or prevent diseases. These processes, including potential therapeutical interventions, need to be studied first in relevant preclinical models using aged animals, with and without comorbidities. Therefore, preclinical research on ischemic stroke should consider age as the most important risk factor for cerebral ischemia. Furthermore, the identification of effective therapeutic strategies, corroborated with successful translational studies, will have a dramatic impact on the lives of millions of people with cerebrovascular diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».