Neuroprotection in glaucoma: Mechanisms beyond intraocular pressure lowering
Notice bibliographique
Résumé
Glaucoma is a common, complex, multifactorial neurodegenerative disease characterized by progressive dysfunction and then loss of retinal ganglion cells, the output neurons of the retina. Glaucoma is the most common cause of irreversible blindness and affects ∼80 million people worldwide with many more undiagnosed. The major risk factors for glaucoma are genetics, age, and elevated intraocular pressure. Current strategies only target intraocular pressure management and do not directly target the neurodegenerative processes occurring at the level of the retinal ganglion cell. Despite strategies to manage intraocular pressure, as many as 40% of glaucoma patients progress to blindness in at least one eye during their lifetime. As such, neuroprotective strategies that target the retinal ganglion cell and these neurodegenerative processes directly are of great therapeutic need. This review will cover the recent advances from basic biology to on-going clinical trials for neuroprotection in glaucoma covering degenerative mechanisms, metabolism, insulin signaling, mTOR, axon transport, apoptosis, autophagy, and neuroinflammation. With an increased understanding of both the basic and clinical mechanisms of the disease, we are closer than ever to a neuroprotective strategy for glaucoma.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».