MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408397614 · doi:10.1016/j.nbd.2025.106864

Vascular models of Alzheimer's disease: An overview of recent in vitro models of the blood-brain barrier

2025· review· en· W4408397614 sur OpenAlexafffund
Lily E Takeuchi, Lorraine V. Kalia, Craig A. Simmons

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBarrier Structure and Function Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkTed Rogers Centre for Heart Research
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBlood–brain barrierNeuroscienceDiseaseIn vitroAlzheimer's diseaseMedicineBiologyComputational biologyPathologyCentral nervous systemGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) remains an overwhelming epidemiologic and economic burden on our healthcare systems, affecting an estimate of 11 % of individuals aged 65 years and older. Increasing evidence of the role of the blood-brain barrier (BBB) in AD pathology lends support to the vascular hypothesis of AD, which posits that damage to cerebral vasculature and impairments to cerebral blood flow are major contributors to neurodegeneration in AD. While the question remains whether the dysfunction of the BBB is the cause or consequence of the disease, understanding of the relationship between vascular pathology and AD is growing increasingly complex, warranting the need for better tools to study vasculature in AD. This review provides an overview of AD models in the context of studying vascular impairments and their relevance in pathology. Specifically, we summarize opportunities in in vitro models, cell sources, and phenotypic observations in sporadic and familial forms of AD. Further, we describe recent advances in generating models which recapitulate in vivo characteristics of the BBB in AD through the use of microfluidics, induced pluripotent stem cells (iPSC), and organoid technologies. Finally, we provide a searchable database of reported cell-based models of pathogenic AD gene variants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurobiology of DiseaseMême sujetBarrier Structure and Function StudiesTravaux en français237 207