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Enregistrement W4390725672 · doi:10.1186/s40035-023-00395-5

Death-associated protein kinase 1 as a therapeutic target for Alzheimer's disease

2024· article· en· W4390725672 sur OpenAlexaff
Tao Zhang, Byeong Mo Kim, Tae Ho Lee

Notice bibliographique

RevueTranslational Neurodegeneration · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNeurologyDiseaseMedicineNeuroscienceAlzheimer's diseasePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent form of dementia in the elderly and represents a major clinical challenge in the ageing society. Neuropathological hallmarks of AD include neurofibrillary tangles composed of hyperphosphorylated tau, senile plaques derived from the deposition of amyloid-β (Aβ) peptides, brain atrophy induced by neuronal loss, and synaptic dysfunctions. Death-associated protein kinase 1 (DAPK1) is ubiquitously expressed in the central nervous system. Dysregulation of DAPK1 has been shown to contribute to various neurological diseases including AD, ischemic stroke and Parkinson's disease (PD). We have established an upstream effect of DAPK1 on Aβ and tau pathologies and neuronal apoptosis through kinase-mediated protein phosphorylation, supporting a causal role of DAPK1 in the pathophysiology of AD. In this review, we summarize current knowledge about how DAPK1 is involved in various AD pathological changes including tau hyperphosphorylation, Aβ deposition, neuronal cell death and synaptic degeneration. The underlying molecular mechanisms of DAPK1 dysregulation in AD are discussed. We also review the recent progress regarding the development of novel DAPK1 modulators and their potential applications in AD intervention. These findings substantiate DAPK1 as a novel therapeutic target for the development of multifunctional disease-modifying treatments for AD and other neurological disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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