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Enregistrement W3140492705 · doi:10.1155/2021/8834645

Molecular Factors Mediating Neural Cell Plasticity Changes in Dementia Brain Diseases

2021· review· en· W3140492705 sur OpenAlex
Wojciech Kozubski, Kevin Ong, Wioletta J. Waleszczyk, Matthew Zabel, Jolanta Dorszewska

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueNeural Plasticity · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringUniversity of Toronto
Mots-clésDementiaNeuroscienceNeurodegenerationFrontotemporal dementiaSynaptic plasticityPsychologyDementia with Lewy bodiesContext (archaeology)Long-term potentiationLewy bodyNeuroplasticityVascular dementiaDiseaseMedicineBiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural plasticity—the ability to alter a neuronal response to environmental stimuli—is an important factor in learning and memory. Short-term synaptic plasticity and long-term synaptic plasticity, including long-term potentiation and long-term depression, are the most-characterized models of learning and memory at the molecular and cellular level. These processes are often disrupted by neurodegeneration-induced dementias. Alzheimer’s disease (AD) accounts for 50% of cases of dementia. Vascular dementia (VaD), Parkinson’s disease dementia (PDD), dementia with Lewy bodies (DLB), and frontotemporal dementia (FTD) constitute much of the remaining cases. While vascular lesions are the principal cause of VaD, neurodegenerative processes have been established as etiological agents of many dementia diseases. Chief among such processes is the deposition of pathological protein aggregates in vivo including β-amyloid deposition in AD, the formation of neurofibrillary tangles in AD and FTD, and the accumulation of Lewy bodies composed of α-synuclein aggregates in DLB and PDD. The main symptoms of dementia are cognitive decline and memory and learning impairment. Nonetheless, accurate diagnoses of neurodegenerative diseases can be difficult due to overlapping clinical symptoms and the diverse locations of cortical lesions. Still, new neuroimaging and molecular biomarkers have improved clinicians’ diagnostic capabilities in the context of dementia and may lead to the development of more effective treatments. Both genetic and environmental factors may lead to the aggregation of pathological proteins and altered levels of cytokines, such that can trigger the formation of proinflammatory immunological phenotypes. This cascade of pathological changes provides fertile ground for the development of neural plasticity disorders and dementias. Available pharmacotherapy and disease-modifying therapies currently in clinical trials may modulate synaptic plasticity to mitigate the effects neuropathological changes have on cognitive function, memory, and learning. In this article, we review the neural plasticity changes seen in common neurodegenerative diseases from pathophysiological and clinical points of view and highlight potential molecular targets of disease-modifying therapies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,289 · 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