Molecular Signaling Pathways in Alzheimer’s Disease and Their Therapeutic Implications
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) poses significant health challenges for the elderly due to its complex origins and heterogeneous etiology. Currently, there are no medications specifically aimed at halting its progression through any preventive signaling mechanism. Therefore, there is a pressing need to explore alternative pathways that could guide researchers towards new avenues in drug development for managing AD sustainability. This article is the first to simultaneously review several potential signaling pathways that were previously reported as individual signaling conduits in AD. Through meticulous analysis, we assess the pathophysiological roles of these pathways in AD. Extensive literature searches across databases including PubMed, Cochrane Library, Web of Science, Scopus, ResearchGate, Google Scholar, X-Mol, EBSCO, Loop, and Google, encompassing both research articles and highly cited reviews, were conducted. In addition to the cholinergic and N-methyl D-aspartate (NMDA) glutamate signaling pathways, we have observed four other less-explored, but promising molecular pathways relevant to AD onset and progression. We delved into the detailed signaling mechanisms of these pathways, spanning from preclinical to clinical studies. Remarkably, each pathway demonstrates distinct molecular signaling patterns and offers diverse perspectives on AD treatment. This review highlights six pivotal signaling pathways that may hold promise as future targeting pathways in managing AD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».