The Synergistic Potential of Combining PD-1/PD-L1 Immune Checkpoint Inhibitors with NOD2 Agonists in Alzheimer’s Disease Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Our research over the past decade has compellingly demonstrated the potential of Nucleotide-binding oligomerization domain-containing protein 2 (NOD2) receptor agonists in Alzheimer's disease (AD) treatment. These agonists facilitate the conversation of pro-inflammatory monocytes into patrolling monocytes, leading to the efficient clearance of amyloid-β (Aβ) in the AD-affected cerebrovascular system. This approach surpasses the efficacy of targeting Aβ formation, marking a significant shift in therapeutic strategies. Simultaneously, inhibitors of PD-1/PD-L1 immune check point or glycogen synthase kinase 3 beta (GSK3β), which modulates PD-1, have emerged as potent AD treatment modalities. PD-1 inhibitor exhibits a profound potential in monocytes' recruitment to the AD-afflicted brain. Recent evidence suggests that an integrated approach, combining the modulation of NOD2 and PD-1, could yield superior outcomes. This innovative combinatorial therapeutic approach leverages the potential of MDP to act as a catalyst for the conversion of inflammatory monocytes into patrolling monocytes, with the subsequent recruitment of these patrolling monocytes into the brain being stimulated by the PD-1 inhibitor. These therapeutic interventions are currently under preclinical investigation by pharmaceutical entities, underscoring the promise they hold. This research advocates for the modulation, rather than suppression, of the innate immune system as a promising pharmacological strategy in AD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».