Transglutaminase 2 as a therapeutic target for neurological conditions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Transglutaminase 2 (TG2) has been implicated in numerous neurological conditions, including neurodegenerative diseases, multiple sclerosis, and CNS injury. Early studies on the role of TG2 in neurodegenerative conditions focused on its ability to 'crosslink' proteins into insoluble aggregates. However, more recent studies have suggested that this is unlikely to be the primary mechanism by which TG2 contributes to the pathogenic processes. Although the specific mechanisms by which TG2 is involved in neurological conditions have not been clearly defined, TG2 regulates numerous cellular processes through which it could contribute to a specific disease. Given the fact that TG2 is a stress-induced gene and elevated in disease or injury conditions, TG2 inhibitors may be useful neurotherapeutics. AREAS COVERED: Overview of TG2 and different TG2 inhibitors. A brief review of TG2 in neurodegenerative diseases, multiple sclerosis and CNS injury and inhibitors that have been tested in different models. Database search: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov prior to 1 July 2021. EXPERT OPINION: Currently, it appears unlikely that inhibiting TG2 in the context of neurodegenerative diseases would be therapeutically advantageous. However, for multiple sclerosis and CNS injuries, TG2 inhibitors may have the potential to be therapeutically useful and thus there is rationale for their further development.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».