Alzheimer’s Disease: Newly Proposed Pathologies and Predicted Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is an insidious and progressive neurodegenerative disease, and the incidence rate is generally high with the age above 70.In 2015, the number of people with dementia worldwide reached 46.8 million, and 50-75 percent were AD.The expected number of patients with AD will reach 131 million by 2050.AD can cause serious effects, including abnormal behaviors and cognitive dysfunction.The neuropathological examination can help confirm the diagnosis of early stage.However, if daily life and social functioning are significantly impaired, it will be considered as severe symptoms.In the current stage, the treatment of AD relies on traditional medications, such as donepezil and memantine.The two most indispensable mechanisms are tau protein buildup and Amyloid-beta (Aβ) deposit, which can cause neurotoxicity and cellular decay.Although people have a certain understanding of AD, the mechanisms are not optimized yet.The existing treatment methods can only try to control the development of the disease; however, the recovery of patients is continuously being studied.In this review, a comprehensive understanding of the pathology and existing treatments can help further analyze AD and investigate the future development of treatments.It introduces a general overview of pathology including the factor of aging, hippocampal alterations, and oxidative stress.Tau proteins and Aβ are also mentioned as two portions of mechanisms.Moreover, several potential treatment options have been proposed, such as anti-amyloid therapy, monoclonal antibodies, tau-targeted therapy.iPSC and CRISPR belong to two types of future treatments that are also being tested to be effective against AD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».