Molecular pathology of neurodegenerative diseases: principles and practice
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases are characterised by selective dysfunction and progressive loss of synapses and neurons associated with pathologically altered proteins that deposit primarily in the human brain and spinal cord. Recent discoveries have identified a spectrum of distinct immunohistochemically and biochemically detectable proteins, which serve as a basis for protein-based disease classification. Diagnostic criteria have been updated and disease staging procedures have been proposed. These are based on novel concepts which recognise that (1) most of these proteins follow a sequential distribution pattern in the brain suggesting a seeding mechanism and cell-to-cell propagation; (2) some of the neurodegeneration-associated proteins can be detected in peripheral organs; and (3) concomitant presence of neurodegeneration-associated proteins is more the rule than the exception. These concepts, together with the fact that the clinical symptoms do not unequivocally reflect the molecular pathological background, place the neuropathological examination at the centre of requirements for an accurate diagnosis. The need for quality control in biomarker development, clinical and neuroimaging studies, and evaluation of therapy trials, as well as an increasing demand for the general public to better understand human brain disorders, underlines the importance for a renaissance of postmortem neuropathological studies at this time. This review summarises recent advances in neuropathological diagnosis and reports novel aspects of relevance for general pathological practice.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».