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Enregistrement W4413883142 · doi:10.1016/j.isci.2025.113466

Current advances in diabetic neuropathy: Proteins as therapeutic targets

2025· review· en· W4413883142 sur OpenAlexaff
Gurjeet Kaur, Alberto Santos, Tina Okdahl, Anne‐Marie Wegeberg, Tarunveer S. Ahluwalia, Christian Stevns Hansen, David S. Wishart, Nicolai J. Wewer Albrechtsen, Birgitte Brock, Troels S. Jensen, Peter Rossing, Christina Brock, Cristina Legido‐Quigley, Karolina Sulek

Notice bibliographique

RevueiScience · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenNovo Nordisk
Mots-clésDiabetic neuropathyNeuroscienceMedicineComputational biologyDiabetes mellitusBioinformaticsBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic neuropathy is a debilitating complication of diabetes characterized by nerve damage that may lead to numbness, foot ulcers, and amputations, and is a major cause of morbidity and mortality in people with diabetes. There are no treatments available for diabetic neuropathy aside from pain management. Recent advances in protein research have identified potential targets associated with the disease development and progression. This review explores the latest studies identifying proteins as possible drug targets in diabetic neuropathy and their role in relevant processes such as polyol metabolism, oxidative stress, and cytokine regulation. Additionally, we provide a comprehensive view of current developments and discoveries at single cell and spatial resolution that have revealed deregulated protein profiles in the dorsal root ganglia, sciatic nerve, trigeminal ganglion, or Schwann cells. Finally, we discuss the benefits of proteomics technologies to identify proteins and associated signaling pathways to better understand the source of diabetic neuropathy.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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