Tau pathology in neurodegenerative disease: disease mechanisms and therapeutic avenues
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».