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Enregistrement W4241291724 · doi:10.1097/nen.0b013e318053716a

The Etiopathogenesis of Parkinson Disease and Suggestions for Future Research. Part II

2007· article· en· W4241291724 sur OpenAlexaff
Irene Litvan, Marie‐Françoise Chesselet, Thomas Gasser, Donato A. Di Monte, Davis Parker, Theo Hagg, John Hardy, Peter Jenner, Richard H. Myers, Donald D. Price, Mark Hallett, William Langston, Anthony E. Lang, Glenda M. Halliday, Walter A. Rocca, Charles Duyckaerts, Dennis W. Dickson, Yoav Ben‐Shlomo, Christopher G. Goetz, Eldad Melamed

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuropathology & Experimental Neurology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingParkinson's UK
Mots-clésDiseaseEtiologyParkinson's diseasePathogenesisBasic researchMedicineBioinformaticsNeurosciencePsychologyPathologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are at a critical juncture in our knowledge of the etiology and pathogenesis of Parkinson disease (PD). It is clear that PD is not a single entity simply resulting from a dopaminergic deficit; rather it is most likely caused by a combination of genetic and environmental factors. Although there is extensive new information on the etiology and pathogenesis of PD, which may advance its treatment, new syntheses of this information are needed. The second part of this two-part, state-of-the-art review by leaders in PD research critically examines the research field to identify areas for which new knowledge and ideas might be helpful for treatment purposes. Topics reviewed in Part II are genetics, animal models, and oxidative stress. There have been 2 important approaches to genetic research studies in Parkinson disease (PD). The first focuses on rare families with parkinsonism apparently following Mendelian inheritance and using the classic methodology of linkage analysis and positional cloning. In the other, an attempt is made to evaluate the PD population as a whole, using association studies and nonparametric linkage methodology and trying to define risk alleles that contribute to the sporadic form of the disease. Over the past years, genetic research following the first approach has been highly effective in identifying the genes underlying monogenic PD, in particular α-synuclein (1) (Park-1) and LRRK2 (Park-8) (2, 3) in dominant families, as well as the recessive PD genes parkin(Park-2) (4), PINK1(Park-6) (5), and DJ-1(Park-7) (6). These mutations probably cause the disease in only a very small subset of families, with the exception of LRRK2, which is responsible for a significant proportion of familial PD (5.1%-18.7%) and a smaller portion of sporadic PD (1.5%-6.1%), although Ashkenazi Jews and Arabs have a higher frequency in the majority of populations studied. Nevertheless, these discoveries have been extremely fruitful, leading the way to some molecular pathways involved in nigral degeneration, which includes protein aggregation, defective proteasomal degradation, mitochondrial dysfunction, and oxidative stress (7). The findings that LRRK2 encodes a protein from the family of mitogen-activated protein kinases and that mutations may lead to an increase of kinase activity (8) may translate relatively quickly into a novel treatment option involving kinase inhibition. However, the contribution of the mechanisms of these and other genes to idiopathic PD as a whole is still poorly defined.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,311 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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