TDP-43 as a potential retinal biomarker for neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
TDP-43 proteinopathies are a spectrum of neurodegenerative diseases (NDDs) characterized by the pathological cytoplasmic aggregation of the TDP-43 protein. These include amyotrophic lateral sclerosis (ALS), frontotemporal lobar degeneration (FTLD), Alzheimer's disease (AD), chronic traumatic encephalopathy (CTE), and others. TDP-43 in the eye shows promise as a biomarker for these NDDs. Several studies have identified cytoplasmic TDP-43 inclusions in retinal layers of donors with ALS, FTLD, AD, CTE, and other conditions using immunohistochemistry. Our findings suggest that pathological aggregates of TDP-43 in the human retina are most prevalent in FTLD-TDP, ALS, and CTE, suggesting these diseases may provide the most reliable context for studying the potential of TDP-43 as a retinal biomarker. Animal model studies have been pivotal in exploring TDP-43's roles in the retina, including its nuclear and cytoplasmic localization, RNA binding properties, and interactions with other proteins. Despite these advances, more research is needed to develop therapeutic strategies. A major limitation of human autopsy studies is the lack of corresponding brain pathology assessments to confirm TDP-43 proteinopathy diagnosis and staging. Other limitations include small sample sizes, lack of antemortem eye pathology and clinical histories, and limited comparisons across multiple NDDs. Future directions for the TDP-43 as a retinal biomarker for NDDs include retinal tracers, hyperspectral imaging, oculomics, and machine learning development.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».