Exploring Rosiglitazone’s Potential to Treat Alzheimer’s Disease through the Modulation of Brain-Derived Neurotrophic Factor
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that debilitates over 55 million individuals worldwide. Currently, treatments manage and alleviate its symptoms; however, there is still a need to find a therapy that prevents or halts disease progression. Since AD has been labeled as "type 3 diabetes" due to its similarity in pathological hallmarks, molecular pathways, and comorbidity with type 2 diabetes mellitus (T2DM), there is growing interest in using anti-diabetic drugs for its treatment. Rosiglitazone (RSG) is a peroxisome proliferator-activated receptor-gamma agonist that reduces hyperglycemia and hyperinsulinemia and improves insulin signaling. In cellular and rodent models of T2DM-associated cognitive decline and AD, RSG has been reported to improve cognitive impairment and reverse AD-like pathology; however, results from human clinical trials remain consistently unsuccessful. RSG has also been reported to modulate the expression of brain-derived neurotrophic factor (BDNF), a protein that regulates neuroplasticity and energy homeostasis and is implicated in both AD and T2DM. The present review investigates RSG's limitations and potential therapeutic benefits in pre-clinical models of AD through its modulation of BDNF expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».