Molecular Therapeutics in Development to Treat Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Until recently, only symptomatic therapies, in the form of acetylcholine esterase inhibitors and NMDA-receptor antagonists, have been available for the treatment of Alzheimer's disease. However, advancements in our understanding of the amyloid cascade hypothesis have led to a development of disease-modifying therapeutic strategies. These include immunotherapies based on an infusion of monoclonal antibodies against amyloid-β, three of which have been approved for the treatment of Alzheimer's disease in the USA (one of them, lecanemab, has also been approved in several other countries). They all lead to a dramatic reduction of amyloid plaques in the brain, whereas their clinical effects have been more limited. Moreover, they can all lead to side effects in the form of amyloid-related imaging abnormalities. Ongoing developments aim at facilitating their administration, further improving their effects and reducing the risk for amyloid-related imaging abnormalities. Moreover, a number of anti-tau immunotherapies are in clinical trials, but none has so far shown any robust effects on symptoms or pathology. Another line of development is represented by gene therapy. To date, only antisense oligonucleotides against amyloid precursor protein/amyloid-β and tau have reached the clinical trial stage but a variety of gene editing strategies, such as clustered regularly interspaced short palindromic repeats/Cas9-mediated non-homologous end joining, base editing, and prime editing, have all shown promise on preclinical disease models. In addition, a number of other pharmacological compounds targeting a multitude of biochemical processes, believed to be centrally involved in Alzheimer's disease, are currently being evaluated in clinical trials. This article delves into current and future perspectives on the treatment of Alzheimer's disease, with an emphasis on immunotherapeutic and gene therapeutic strategies.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,002 |
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 ».