Alpha-Synuclein and LRRK2 in Synaptic Autophagy: Linking Early Dysfunction to Late-Stage Pathology in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
The lack of effective disease-modifying strategies is the major unmet clinical need in Parkinson´s disease. Several experimental approaches have attempted to validate cellular targets and processes. Of these, autophagy has received considerable attention in the last 20 years due to its involvement in the clearance of pathologic protein aggregates and maintenance of neuronal homeostasis. However, this strategy mainly addresses a very late stage of the disease, when neuropathology and neurodegeneration have likely "tipped over the edge" and disease modification is extremely difficult. Very recently, autophagy has been demonstrated to modulate synaptic activity, a process distinct from its catabolic function. Abnormalities in synaptic transmission are an early event in neurodegeneration with Leucine-Rich Repeat Kinase 2 (LRRK2) and alpha-synuclein strongly implicated. In this review, we analyzed these processes separately and then discussed the unification of these biomolecular fields with the aim of reconstructing a potential "molecular timeline" of disease onset and progression. We postulate that the elucidation of these pathogenic mechanisms will form a critical basis for the design of novel, effective disease-modifying therapies that could be applied early in the disease process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».