Amyloid-β1-15/16 as a Marker for γ-Secretase Inhibition in Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Amyloid-β (Aβ) producing enzymes are key targets for disease-modifying Alzheimer's disease (AD) therapies since Aβ trafficking is at the core of AD pathogenesis. Development of such drugs might benefit from the identification of markers indicating in vivo drug effects in the central nervous system. We have previously shown that Aβ(1-15) is produced by concerted β-and α-secretase cleavage of amyloid-β protein precursor (AβPP). Here, we test the hypothesis that this pathway is more engaged upon γ-secretase inhibition in humans, and cerebrospinal fluid (CSF) levels of Aβ(1-15/16) represent a biomarker for this effect. Twenty healthy men were treated with placebo (n = 5) or the γ-secretase inhibitor semagacestat (100 mg [n = 5], 140 mg [n = 5], or 280 mg [n = 5]). CSF samples were collected hourly over 36 hours and 10 time points were analyzed by immunoassay for Aβ(1-15/16), Aβ(x-38), Aβ(x-40), Aβ(x-42), sAβPPα, and sAβPPβ. The CSF concentration of Aβ(1-15/16) showed a dose-dependent response over 36 hours. In the 280 mg treatment group, a transient increase was seen with a maximum of 180% relative to baseline at 9 hours post administration of semagacestat. The concentrations of Aβ(x-38), Aβ(x-40), and Aβ(x-42) decreased the first 9 hours followed by increased concentrations after 36 hours relative to baseline. No significant changes were detected for CSF sAβPPα and sAβPPβ. Our data shows that CSF levels of Aβ(1-15/16) increase during treatment with semagacestat supporting its feasibility as a pharmacodynamic biomarker for drug candidates aimed at inhibiting γ-secretase-mediated AβPP-processing.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».