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Enregistrement W4323670585 · doi:10.3389/fphar.2023.1125982

Microglia: A pharmacological target for the treatment of age-related cognitive decline and Alzheimer’s disease

2023· review· en· W4323670585 sur OpenAlexafffund
Chloe McKee, Madison Hoffos, Haley A. Vecchiarelli, Marie‐Ève Tremblay

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BCUniversity of Victoria
Mots-clésMicrogliaNeuroscienceCognitive declineNeuroinflammationAlzheimer's diseaseMedicineBiologyDiseaseInflammationDementiaImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As individuals age, microglia, the resident immune cells of the central nervous system (CNS), become less effective at preserving brain circuits. Increases in microglial inflammatory activity are thought to contribute to age-related declines in cognitive functions and to transitions toward mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD). As microglia possess receptors for communicating with the CNS environment, pharmacological therapies targeting these pathways hold potential for promoting homeostatic microglial functions within the aging CNS. Preclinical and early phase clinical trials investigating the therapeutic effects of pharmacological agents acting on microglia, including reactive oxygen species, TREM2, fractalkine signaling, the complement cascade, and the NLRP3 inflammasome, are currently underway; however, important questions remain unanswered. Current challenges include target selectivity, as many of the signaling pathways are expressed in other cell types. Furthermore, microglia are a heterogenous cell population with transcriptomic, proteomic, and microscopy studies revealing distinct microglial states, whose activities and abundance shift across the lifespan. For example, homeostatic microglia can transform into pathological states characterized by markers of oxidative stress. Selective pharmacological targeting aimed at limiting transitions to pathological states or promoting homeostatic or protective states, could help to avoid potentially harmful off-target effects on beneficial states or other cell types. In this mini-review we cover current microglial pathways of interest for the prevention and treatment of age-related cognitive decline and CNS disorders of aging focusing on MCI and AD. We also discuss the heterogeneity of microglia described in these conditions and how pharmacological agents could target specific microglial states.

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 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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations33
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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