An aging, pathology burden, and glial senescence build-up hypothesis for late onset Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) predominantly occurs as a late onset (LOAD) form involving neurodegeneration and cognitive decline with progressive memory loss. Risk factors that include aging promote accumulation of AD pathologies, such as amyloid-beta and tau aggregates, as well as inflammation and oxidative stress. Homeostatic glial states regulate and suppress pathology buildup; inflammatory states exacerbate pathology by releasing pro-inflammatory cytokines. Multiple stresses likely induce glial senescence, which could decrease supportive functions and reinforce inflammation. In this perspective, we hypothesize that aging first drives AD pathology burden, whereafter AD pathology putatively induces glial senescence in LOAD. We hypothesize that increasing glial senescence, particularly local senescent microglia accumulation, sustains and drives perpetuating buildup and spread of AD pathologies, glial aging, and further senescence. We predict that increasing glial senescence, particularly local senescent microglia accumulation, also transitions individuals from healthy cognition into mild cognitive impairment and LOAD diagnosis. These pathophysiological underpinnings may centrally contribute to LOAD onset, but require further mechanistic investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».