Insulin dysfunction and Tau pathology
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Notice bibliographique
Résumé
The neuropathological hallmarks of Alzheimer's disease (AD) include senile plaques of β-amyloid (Aβ) peptides (a cleavage product of the Amyloid Precursor Protein, or APP) and neurofibrillary tangles (NFT) of hyperphosphorylated Tau protein assembled in paired helical filaments (PHF). NFT pathology is important since it correlates with the degree of cognitive impairment in AD. Only a small proportion of AD is due to genetic variants, whereas the large majority of cases (~99%) is late onset and sporadic in origin. The cause of sporadic AD is likely to be multifactorial, with external factors interacting with biological or genetic susceptibilities to accelerate the manifestation of the disease. Insulin dysfunction, manifested by diabetes mellitus (DM) might be such factor, as there is extensive data from epidemiological studies suggesting that DM is associated with an increased relative risk for AD. Type 1 diabetes (T1DM) and type 2 diabetes (T2DM) are known to affect multiple cognitive functions in patients. In this context, understanding the effects of diabetes on Tau pathogenesis is important since Tau pathology show a strong relationship to dementia in AD, and to memory loss in normal aging and mild cognitive impairment. Here, we reviewed preclinical studies that link insulin dysfunction to Tau protein pathogenesis, one of the major pathological hallmarks of AD. We found more than 30 studies reporting Tau phosphorylation in a mouse or rat model of insulin dysfunction. We also payed attention to potential sources of artifacts, such as hypothermia and anesthesia, that were demonstrated to results in Tau hyperphosphorylation and could major confounding experimental factors. We found that very few studies reported the temperature of the animals, and only a handful did not use anesthesia. Overall, most published studies showed that insulin dysfunction can promote Tau hyperphosphorylation and pathology, both directly and indirectly, through hypothermia.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle