Antibody-Based Therapeutic Interventions for Amyotrophic Lateral Sclerosis: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a mid-life onset neurodegenerative disease that manifests its symptomatology with motor impairments and cognitive deficits overlapping with Frontotemporal Lobar Degeneration (FTLD). The etiology of ALS remains elusive, with various mechanisms and cellular targets implicated, and no treatment can reverse or stop the progression of the pathology. Therapeutic interventions based on passive immunization are gaining attention for neurodegenerative diseases, and FDA recently approved the first antibody-based approach for Alzheimer's disease. The present systematic review of the literature aims to highlight the efforts made over the past years at developing antibody-based strategies to cure ALS. Thirty-one original research papers have been selected where the therapeutic efficacy of antibodies were investigated and described in patients and animal models of ALS. Antibody-based interventions analyzed, target both extracellular molecules implicated in the pathology and intracellular pathogenic proteins known to drive the disease, such as SOD1, TDP-43 or C9ORF72 repeats expansions. The potentials and limitations of these therapeutic interventions have been described and discussed in the present review.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».