Infections contribute to proteinopathies in neurodegenerative diseases and in some post‐viral persistent symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The failure of therapies directed against amyloid‐beta makes us reconsider the theory of the amyloid cascade in Alzheimer’s disease (AD). Infections are suspected to contribute to the disease process. Co‐infection with herpes simplex virus type 1 (HSV‐1) and cytomegalovirus (CMV) results in a higher odds ratio than an individual heterozygous for APOE 4 to develop AD. The objective is to propose a simplified biological model considering the scientific literature to explain the contribution of infections to proteinopathies resulting in neurodegenerative disease for possible integration into a predictive model. Method We performed a narrative review of the literature on the cellular mechanisms affected by HSV‐1, CMV and AD. Result We propose an hypothetical model supporting that infections can contribute significantly to the different pathophysiological processes of AD via an increase in the failure of misfolding required to obtain a functional conformation of proteins and a decrease in the clearance of proteins with a potentially toxic conformation. Some important changes also involve immunosenescence, as well as compromise of neurogenesis. Immunosenescence allows latent infections, such as HSV‐1 and CMV, to reactivate, spread, and cause cellular changes favorable to AD development. Conclusion The model explains the cellular changes observed in AD. Given that effective treatments already exist for many of the infections, additional studies are urgently needed to detail the specific contribution of each infection.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».