Interplay between CD33 and TREM2 in Alzheimer’s Disease: Potential Mechanistic Insights into Microglial Function in Amyloid Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) is a prevalent neurodegenerative disorder characterized by the accumulation of amyloid-β (Aβ) plaques, tau neurofibrillary tangles, and progressive neuronal loss leading to cognitive decline. With millions affected worldwide, there remains an urgent need for innovative treatment strategies to combat this disease. Genome-wide association studies (GWAS) have identified genes expressed in microglia, the resident immune cells of the brain, as key mediators of AD susceptibility. Among microglial risk genes, CD33 and TREM2 stand out for their contrasting roles in AD risk. Accumulating evidence indicates that these receptors converge on overlapping signaling pathways to regulate microglial activation and Aβ clearance. Here, we review the current understanding of CD33 and TREM2 biology in AD, with a focus on their potential crosstalk and functional antagonism. We propose potential mechanistic models by which human CD33 isoforms regulate TREM2 activity in either the absence or presence of Aβ pathology and discuss therapeutic strategies targeting this axis. Together, these insights suggest new avenues for microglia-targeted interventions in AD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».