Emerging Trends in the Field of Inflammation and Proteinopathy in ALS/FTD Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Proteinopathy and neuroinflammation are two main hallmarks of neurodegenerative diseases. They also represent rare common events in an exceptionally broad landscape of genetic, environmental, neuropathologic, and clinical heterogeneity present in patients. Here, we aim to recount the emerging trends in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal degeneration (FTD) spectrum disorder. Our review will predominantly focus on neuroinflammation and systemic immune imbalance in ALS and FTD, which have recently been highlighted as novel therapeutic targets. A common mechanism of most ALS and ~50% of FTD patients is dysregulation of TAR DNA-binding protein 43 (TDP-43), an RNA/DNA-binding protein, which becomes depleted from the nucleus and forms cytoplasmic aggregates in neurons and glia. This, in turn, via both gain and loss of function events, alters a variety of TDP-43-mediated cellular events. Experimental attempts to target TDP-43 aggregates or manipulate crosstalk in the context of inflammation will be discussed. Targeting inflammation, and the immune system in general, is of particular interest because of the high plasticity of immune cells compared to neurons.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».