Complex non‐Markovian dynamics and the dual role of astrocytes in Alzheimer’s disease development and propagation
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a common neurodegenerative disorder nowadays. Amyloid-beta (Aβ) and tau proteins are among the main contributors to the AD progression. In AD, Aβ proteins clump together to form plaques and disrupt cell functions. On the other hand, the abnormal chemical change in the brain helps to build sticky tau tangles that block the neuron's transport system. Astrocytes generally maintain a healthy balance in the brain by clearing the Aβ plaques (toxic Aβ). However, overactivated astrocytes release chemokines and cytokines in the presence of Aβ and react to pro-inflammatory cytokines, further increasing the production of Aβ. In this study, we construct a mathematical model that can capture astrocytes' dual behavior. Furthermore, we reveal that the disease progression depends on the current time instance and the disease's earlier status, called the "memory effect," making non-Markovian processes an appropriate approach. We consider a fractional order network mathematical model to capture the influence of such memory effects on AD progression. We have integrated brain connectome data into the model and studied the memory effect, the dual role of astrocytes, and the brain's neuronal damage. Based on the pathology, primary, secondary, and mixed tauopathies parameters are considered in the model. Due to the mixed tauopathy, different brain nodes or regions in the brain connectome accumulate different toxic concentrations of Aβ and tau proteins. Finally, we explain how the memory effect can slow down the propagation of such toxic proteins in the brain, decreasing the rate of neuronal damage.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».