CNS Amyloid- , Soluble APP- and - Kinetics during BACE Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
BACE, a β-secretase, is an attractive potential disease-modifying therapeutic strategy for Alzheimer's disease (AD) as it results directly in the decrease of amyloid precursor protein (APP) processing through the β-secretase pathway and a lowering of CNS amyloid-β (Aβ) levels. The interaction of the β-secretase and α-secretase pathway-mediated processing of APP in the rhesus monkey (nonhuman primate; NHP) CNS is not understood. We hypothesized that CNS inhibition of BACE would result in decreased newly generated Aβ and soluble APPβ (sAPPβ), with increased newly generated sAPPα. A stable isotope labeling kinetics experiment in NHPs was performed with a (13)C6-leucine infusion protocol to evaluate effects of BACE inhibition on CNS APP processing by measuring the kinetics of sAPPα, sAPPβ, and Aβ in CSF. Each NHP received a low, medium, or high dose of MBI-5 (BACE inhibitor) or vehicle in a four-way crossover design. CSF sAPPα, sAPPβ, and Aβ were measured by ELISA and newly incorporated label following immunoprecipitation and liquid chromatography-mass spectrometry. Concentrations, kinetics, and amount of newly generated APP fragments were calculated. sAPPβ and sAPPα kinetics were similar, but both significantly slower than Aβ. BACE inhibition resulted in decreased labeled sAPPβ and Aβ in CSF, without observable changes in labeled CSF sAPPα. ELISA concentrations of sAPPβ and Aβ both decreased and sAPPα increased. sAPPα increased by ELISA, with no difference by labeled sAPPα kinetics indicating increases in product may be due to APP shunting from the β-secretase to the α-secretase pathway. These results provide a quantitative understanding of pharmacodynamic effects of BACE inhibition on NHP CNS, which can inform about target development.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».