Stimulation of Insulin Signaling and Inhibition of JNK-AP1 Activation Protect Cells from Amyloid-β-Induced Signaling Dysregulation and Inflammatory Response
Notice bibliographique
Résumé
One of the hallmarks of Alzheimer's disease (AD) is the accumulation and deposition of amyloid-β (Aβ) peptides in the brain and cerebral vasculature. Aβ evokes neuroinflammation and has been implicated in insulin signaling disruption and JNK-AP1 activation, contributing to AD neuropathologies including oxidative injury and vascular insufficiencies. In this study we aim to better understand the protective mechanisms of insulin signaling and JNK-AP1 inhibition on the adverse effects of Aβ. Four-hour treatment of hCMEC/D3, the immortalized human brain endothelial cells (iHBEC), with Aβ1-42 resulted in significant c-Jun phosphorylation, oxidative stress, and cell toxicity. Concurrent treatment with Aβ1-42 and insulin or Aβ1-42 and JNK inhibitor SP600125 significantly improved cell viability. Cytokine array on conditioned media showed that insulin and SP600125 strongly reduced all Aβ1-42-induced cytokines. ELISA confirmed the protective effect of insulin and SP600125 on Aβ-induced expression of interleukin (IL)-8 and Growth related oncogene-α (Gro-α). qRT-PCR revealed that insulin and SP600125 protected iHBEC from Aβ1-42-induced inflammatory gene expression. Transcription factor profiling showed that treatment of iHBEC with Aβ1-42, insulin, or SP600125 alone or in combination resulted in profound changes in modulating the activities of multiple transcription factors and relevant pathways, some of which were validated by western blot. Insulin treatment and JNK inhibition in vitro synergistically reduced c-Jun phosphorylation and thus JNK-AP1 signaling activation. The study suggests that activation of insulin and blocking of JNK-AP1 signaling inhibits Aβ-induced dysregulation of insulin signaling and inflammatory response.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».