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Enregistrement W2797709183 · doi:10.1002/mds.27360

Disease Modification in Parkinson's Disease: Current Approaches, Challenges, and Future Considerations

2018· review· en· W2797709183 sur OpenAlexaff
Anthony E. Lang, Alberto J. Espay

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseParkinson's diseaseDysfunctional familyNeuroscienceIntervention (counseling)MedicineBioinformaticsMechanism (biology)Intensive care medicinePsychologyBiologyPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The greatest unmet therapeutic need in Parkinson's disease is the development of treatment that slows the relentless progression of the neurodegenerative process. The concept of “disease modification” encompasses intervention types ranging from those designed to slow the underlying degeneration to treatments directed at regenerating or replacing lost neurons. To date all attempts to develop effective disease‐modifying therapy have failed. Many reasons have been proposed for these failures including our rudimentary understanding of disease pathogenesis and the assumption that each targeted mechanisms of disease apply to most patients with the same clinical diagnosis. Here we review all aspects of this broad field including general concepts and past challenges followed by a discussion of treatment approaches under the following 4 categories: (1) α‐synuclein, (2) pathogenic mechanisms distinct from α‐synuclein (most also potentially triggered by α‐synuclein toxicity), (3) non‐ SNCA genetic subtypes of “PD,” and (4) possible disease‐modifying interventions not directly influencing the underlying PD pathobiology. We emphasize treatments that are currently under active clinical development and highlight a wide range of important outstanding questions and concerns that will need to be considered to advance the field of disease modification in PD. Critically, it is unknown whether the dysfunctional molecular pathways/organelles amenable to modification occur in a sequential fashion across most clinically affected individuals or manifest differentially in independent molecular subtypes of PD. It is possible that there is no “order of disruption” applicable to most patients but, rather, “type of disruption” applicable to subtypes dependent on unknown factors, including genetic variability and other causes for heterogeneity in PD. Knowing when (early vs late), which (eg, synaptic transmission, endosomal sorting and maturation, lysosomal degradation, mitochondrial biogenesis), and in whom (PD subtype) specific disrupted cell pathways are truly pathogenic versus compensatory or even protective, will be important in considering the use of single or combined (“cocktails”) putative disease‐modifying therapies to selectively target these processes. Beyond the current phase 2 or 3 studies underway evaluating treatments directed at oxidative stress (inosine), cytosolic Ca 2+ (isradipine), iron (deferiprone), and extracellular α‐synuclein (passive immunization), and upcoming trials of interventions affecting c‐Abl, glucagon‐like peptide‐1, and glucocerebrosidase, it might be argued that further trials in populations not enriched for the targeted pathogenic process are doomed to repeat the failures of the past. © 2018 International Parkinson and Movement Disorder Society

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations362
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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