Can an Infection Hypothesis Explain the Beta Amyloid Hypothesis of Alzheimer’s Disease?
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most frequent type of dementia. The pathological hallmarks of the disease are extracellular senile plaques composed of beta-amyloid peptide (Aβ) and intracellular neurofibrillary tangles composed of pTau. These findings led to the "beta-amyloid hypothesis" that proposes that Aβ is the major cause of AD. Clinical trials targeting Aβ in the brain have mostly failed, whether they attempted to decrease Aβ production by BACE inhibitors or by antibodies. These failures suggest a need to find new hypotheses to explain AD pathogenesis and generate new targets for intervention to prevent and treat the disease. Many years ago, the "infection hypothesis" was proposed, but received little attention. However, the recent discovery that Aβ is an antimicrobial peptide (AMP) acting against bacteria, fungi, and viruses gives increased credence to an infection hypothesis in the etiology of AD. We and others have shown that microbial infection increases the synthesis of this AMP. Here, we propose that the production of Aβ as an AMP will be beneficial on first microbial challenge but will become progressively detrimental as the infection becomes chronic and reactivates from time to time. Furthermore, we propose that host measures to remove excess Aβ decrease over time due to microglial senescence and microbial biofilm formation. We propose that this biofilm aggregates with Aβ to form the plaques in the brain of AD patients. In this review, we will develop this connection between Infection - Aβ - AD and discuss future possible treatments based on this paradigm.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».