Alzheimer Disease Pathogenesis: The Role of Autoimmunity
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In addition to deposits of amyloid β (Aβ) plaques and neurofibrillary tangles, growing evidence demonstrates that complex and multifaceted biological processes can arise during Alzheimer disease (AD) pathogenesis. The recent failures of clinical trials based on the amyloid hypothesis and the presence of Aβ plaques in cognitively healthy elderly persons without AD point toward a need to explore novel pathobiological mechanisms of AD. CONTENT: In the search for alternative AD mechanisms, numerous genome-wide association studies and mechanistic discoveries suggest a potential immunologic component of the disease. However, new experimental tools are needed to uncover these immunogenic components. The current methods, such as ELISAs or protein microarrays, have limitations of low throughput and/or sensitivity and specificity. In this article, we briefly discuss evidence of potential autoimmune contributions to AD pathobiology, describe the current methods for identifying autoantibodies in patient fluids, and outline our own efforts to develop new techniques for novel autoantibody biomarker discovery. SUMMARY: Uncovering the putative autoimmune components of AD may be crucial in paving the way to new concepts for pathogenesis, diagnosis, and therapy. IMPACT STATEMENT: In addition to deposits of amyloid β plaques and neurofibrillary tangles, growing evidence demonstrates that complex and multifaceted biological processes can arise during Alzheimer disease (AD) pathogenesis. Numerous research directions, including genome-wide association, clinical correlation, and mechanistic studies, have pointed to a potential autoimmunologic contribution to AD pathology. We present research suggesting the association between autoimmunity and AD and demonstrate the need for new laboratory techniques to further characterize potential brain antigen-specific autoantibodies. Uncovering the putative autoimmune components of AD may be crucial in paving the way to new concepts for pathogenesis, diagnosis, and therapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle