Protein Biomarkers Shared by Multiple Neurodegenerative Diseases Are Calmodulin-Binding Proteins Offering Novel and Potentially Universal Therapeutic Targets
Notice bibliographique
Résumé
Seven major neurodegenerative diseases and their variants share many overlapping biomarkers that are calmodulin-binding proteins: Alzheimer's disease (AD), amyotrophic lateral sclerosis (ALS), frontotemporal lobar dementia (FTD), Huntington's disease (HD), Lewy body disease (LBD), multiple sclerosis (MS), and Parkinson's disease (PD). Calcium dysregulation is an early and persistent event in each of these diseases, with calmodulin serving as an initial and primary target of increased cytosolic calcium. Considering the central role of calcium dysregulation and its downstream impact on calcium signaling, calmodulin has gained interest as a major regulator of neurodegenerative events. Here, we show that calmodulin serves a critical role in neurodegenerative diseases via binding to and regulating an abundance of biomarkers, many of which are involved in multiple neurodegenerative diseases. Of special interest are the shared functions of calmodulin in the generation of protein biomarker aggregates in AD, HD, LBD, and PD, where calmodulin not only binds to amyloid beta, pTau, alpha-synuclein, and mutant huntingtin but also, via its regulation of transglutaminase 2, converts them into toxic protein aggregates. It is suggested that several calmodulin binding proteins could immediately serve as primary drug targets, while combinations of calmodulin binding proteins could provide simultaneous insight into the onset and progression of multiple neurodegenerative diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».