The potential of proteomics for in-depth molecular investigations of progressive supranuclear palsy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Progressive supranuclear palsy (PSP) is a rare neurodegenerative disorder. The lack of comprehension about the pathogenesis of the disease, its heterogeneity, and the complex clinical evaluation in early stages, limit the development of effective treatments for PSP patients and highlight the need of further research on the field. AREAS COVERED: In this work, we review the current knowledge of the physio- and neuropathology of PSP, its clinical features, diagnosis markers, and treatment options. We also compare the proteomic-based studies done to date in brain tissues as well as in cerebrospinal fluid and other non-cerebral samples, briefly describing the proteomic approach used and the biological findings obtained in each study. EXPERT OPINION: PSP is a complex neurodegenerative disorder marked by tau aggregation, glial dysfunction, and neuroinflammation. Although advances in neuroimaging and biofluid biomarkers have improved PSP diagnostic accuracy, no disease-modifying therapies are currently available. Promising avenues such as tau PET tracers, seed amplification assays, and advanced proteomic-based approaches are enhancing our ability to detect disease-specific tau pathology and hold the potential to provide novel biomarkers for earlier and more precise clinical diagnosis and treatment development that could transform the landscape of PSP.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».