Oestrogen Receptors and Signalling Pathways: Implications for Neuroprotective Effects of Sex Steroids in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is an age-related neurodegenerative disorder with a higher incidence in the male population. In the 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP) mouse model of PD, 17β-oestradiol but not androgens were shown to protect dopamine (DA) neurones. We report that oestrogen receptors (ER)α and β distinctly contribute to neuroprotection against MPTP toxicity, as revealed by examining the membrane DA transporter (DAT), the vesicular monoamine transporter 2 (VMAT2) and tyrosine hyroxylase in ER wild-type (WT) and knockout (ERKO) C57Bl/6 male mice. Intact ERKOβ mice had lower levels of striatal DAT and VMAT2, whereas ERKOα mice were the most sensitive to MPTP toxicity compared to WT and ERKOβ mice and had the highest levels of plasma androgens. In both ERKO mice groups, treatment with 17β-oestradiol did not provide neuroprotection against MPTP, despite elevated plasma 17β-oestradiol levels. Next, the recently described membrane G protein-coupled oestrogen receptor (GPER1) was examined in female Macaca fascicularis monkeys and mice. GPER1 levels were increased in the caudate nucleus and the putamen of MPTP-monkeys and in the male mouse striatum lesioned with methamphetamine or MPTP. Moreover, neuroprotective mechanisms in response to oestrogens transmit via Akt/glycogen synthase kinase-3 (GSK3) signalling. The intact and lesioned striata of 17β-oestradiol treated monkeys, similar to that of mice, had increased levels of pAkt (Ser 473)/βIII-tubulin, pGSK3 (Ser 9)/βIII-tubulin and Akt/βIII-tubulin. Hence, ERα, ERβ and GPER1 activation by oestrogens is imperative in the modulation of ER signalling and serves as a basis for evaluating nigrostriatal neuroprotection.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».