Beyond expectations: investigating nilotinib’s potential in attenuating neurodegeneration in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases, such as Alzheimer's disease (AD), pose a formidable global challenge. While therapeutic options are available, their limitations are significant, necessitating the development of innovative treatment approaches. Here, we highlight the importance of repurposing drugs and discuss the future of drug treatments for AD. We review the potential of tyrosine kinase inhibitors (TKI) for mitigating AD pathology and symptoms, as well as neurodegenerative processes more broadly. We focus on nilotinib, a selective BCR-ABL tyrosine kinase inhibitor, which has unique mechanisms of action involving the modulation of cell responses and removal of toxic proteins associated with AD pathogenesis. Encouraging studies have demonstrated its efficacy, calling for further investigation through clinical trials to assess its potential in various neurodegenerative conditions. However, despite these promising preclinical findings, no clinical studies have yet conclusively demonstrated its efficacy in treating AD. Considering the future directions in AD research, personalized medicine approaches hold promise by incorporating patient-specific factors, including sex and gender differences, to tailor nilotinib treatment for improved efficacy and safety profiles.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».