A Humanin Derivative Reduces Amyloid Beta Accumulation and Ameliorates Memory Deficit in Triple Transgenic Mice
Notice bibliographique
Résumé
Humanin (HN), a 24-residue peptide, was identified as a novel neuroprotective factor and shows anti-cell death activity against a wide spectrum of Alzheimer's disease (AD)-related cytotoxicities, including exposure to amyloid beta (Abeta), in vitro. We previously demonstrated that the injection of S14G-HN, a highly potent HN derivative, into brain ameliorated memory loss in an Abeta-injection mouse model. To fully understand HN's functions under AD-associated pathological conditions, we examined the effect of S14G-HN on triple transgenic mice harboring APP(swe), tau(P310L), and PS-1(M146V) that show the age-dependent development of multiple pathologies relating to AD. After 3 months of intranasal treatment, behavioral analyses showed that S14G-HN ameliorated cognitive impairment in male mice. Moreover, ELISA and immunohistochemical analyses showed that Abeta levels in brains were markedly lower in S14G-HN-treated male and female mice than in vehicle control mice. We also found the expression level of neprilysin, an Abeta degrading enzyme, in the outer molecular layer of hippocampal formation was increased in S14G-HN-treated mouse brains. NEP activity was also elevated by S14G-HN treatment in vitro. These findings suggest that decreased Abeta level in these mice is at least partly attributed to S14G-HN-induced increase of neprilysin level. Although HN was identified as an anti-neuronal death factor, these results indicate that HN may also have a therapeutic effect on amyloid accumulation 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».