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Enregistrement W4377090893 · doi:10.3390/biom13050863

Evidence of Metabolic Dysfunction in Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) Patients and Animal Models

2023· review· en· W4377090893 sur OpenAlexaff
Katarina Maksimovic, Mohieldin Youssef, Justin You, Hoon‐Ki Sung, Jeehye Park

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesALS Association
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisAtrophyMedicineEnergy homeostasisDiseaseMuscle atrophyAdipose tissueEndocrinologyNeuroscienceInternal medicineBiologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a neurodegenerative disease that affects motor neurons, leading to muscle weakness, paralysis, and eventual death. Research from the past few decades has appreciated that ALS is not only a disease of the motor neurons but also a disease that involves systemic metabolic dysfunction. This review will examine the foundational research of understanding metabolic dysfunction in ALS and provide an overview of past and current studies in ALS patients and animal models, spanning from full systems to various metabolic organs. While ALS-affected muscle tissue exhibits elevated energy demand and a fuel preference switch from glycolysis to fatty acid oxidation, adipose tissue in ALS undergoes increased lipolysis. Dysfunctions in the liver and pancreas contribute to impaired glucose homeostasis and insulin secretion. The central nervous system (CNS) displays abnormal glucose regulation, mitochondrial dysfunction, and increased oxidative stress. Importantly, the hypothalamus, a brain region that controls whole-body metabolism, undergoes atrophy associated with pathological aggregates of TDP-43. This review will also cover past and present treatment options that target metabolic dysfunction in ALS and provide insights into the future of metabolism research in ALS.

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)0,000
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,235
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations37
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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