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Enregistrement W4380685105 · doi:10.1172/jci168553

Tau pathology in neurodegenerative disease: disease mechanisms and therapeutic avenues

2023· review· en· W4380685105 sur OpenAlexaff
Niyatee Samudra, Courtney Lane‐Donovan, Lawren VandeVrede, Adam L. Boxer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensBoehringer Ingelheim (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Aging
Mots-clésDiseaseTau pathologyClinical trialTauopathyMechanism (biology)Tau proteinNeuroscienceMedicineDrug developmentNeurodegenerationBioinformaticsPsychologyDrugAlzheimer's diseaseBiologyPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tauopathies are disorders associated with tau protein dysfunction and insoluble tau accumulation in the brain at autopsy. Multiple lines of evidence from human disease, as well as nonclinical translational models, suggest that tau has a central pathologic role in these disorders, historically thought to be primarily related to tau gain of toxic function. However, a number of tau-targeting therapies with various mechanisms of action have shown little promise in clinical trials in different tauopathies. We review what is known about tau biology, genetics, and therapeutic mechanisms that have been tested in clinical trials to date. We discuss possible reasons for failures of these therapies, such as use of imperfect nonclinical models that do not predict human effects for drug development; heterogeneity of human tau pathologies which may lead to variable responses to therapy; and ineffective therapeutic mechanisms, such as targeting of the wrong tau species or protein epitope. Innovative approaches to human clinical trials can help address some of the difficulties that have plagued our field's development of tau-targeting therapies thus far. Despite limited clinical success to date, as we continue to refine our understanding of tau's pathogenic mechanism(s) in different neurodegenerative diseases, we remain optimistic that tau-targeting therapies will eventually play a central role in the treatment of tauopathies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations120
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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