Alzheimer’s Disease and COVID-19 Pathogenic Overlap: Implications for Drug Repurposing
Notice bibliographique
Résumé
As COVID-19 continues, a safe, cost-effective treatment strategy demands continued inquiry. Chronic neuroinflammatory disorders may appear to be of little relevance in this regard; often indolent and progressive disorders characterized by neuroinflammation (such as Alzheimer's disease (AD)) are fundamentally dissimilar in etiology and symptomology to COVID-19's rapid infectivity and pathology. However, the two disorders share extensive pathognomonic features, including at membrane, cytoplasmic, and extracellular levels, culminating in analogous immunogenic destruction of their respective organ parenchyma. We hypothesize that these mechanistic similarities may extent to therapeutic targets, namely that it is conceivable an agent against AD's immunopathy may have efficacy against COVID-19 and vice versa. It is notable that while extensively investigated, no agent has yet demonstrated significant therapeutic efficacy against AD's cognitive and memory declines. Yet this very failure has driven the development of numerous agents with strong mechanistic potential and clinical characteristics. Having already approved for clinical trials, these agents may be an expedient starting point in the urgent search for an effective COVID-19 therapy. Herein, we review the overlapping Alzheimer's/ COVID-19 targets and theorize several initial platforms.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».