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Enregistrement W2791894605 · doi:10.3233/jad-179911

Metabolic Dysfunction in Alzheimer’s Disease: From Basic Neurobiology to Clinical Approaches

2018· review· en· W2791894605 sur OpenAlexaff
Julia R. Clarke, Felipe C. Ribeiro, Rudimar Luiz Frozza, Fernanda G. De Felice, Mychael V. Lourenco

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseNeuroscienceDementiaMedicineClinical trialBioinformaticsPathogenesisAlzheimer's diseasePsychologyBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical trials have extensively failed to find effective treatments for Alzheimer's disease (AD) so far. Even after decades of AD research, there are still limited options for treating dementia. Mounting evidence has indicated that AD patients develop central and peripheral metabolic dysfunction, and the underpinnings of such events have recently begun to emerge. Basic and preclinical studies have unveiled key pathophysiological mechanisms that include aberrant brain stress signaling, inflammation, and impaired insulin sensitivity. These findings are in accordance with clinical and neuropathological data suggesting that AD patients undergo central and peripheral metabolic deregulation. Here, we review recent basic and clinical findings indicating that metabolic defects are central to AD pathophysiology. We further propose a view for future therapeutics that incorporates metabolic defects as a core feature of AD pathogenesis. This approach could improve disease understanding and therapy development through drug repurposing and/or identification of novel metabolic targets.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations88
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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