Antibody Capture of Soluble Aβ Does Not Reduce Cortical Aβ Amyloidosis in the PDAPP Mouse
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In vivo administration of antibodies against the amyloid-beta (Abeta) peptide has been shown to reduce and reverse the progressive amyloidosis that develops in a variety of mouse models of Alzheimer's disease (AD). This work has been extended to clinical trials where subsequent autopsy cases of AD subjects immunized against Abeta showed similar reductions in parenchymal amyloid plaques, suggesting this approach to reduce neuropathology in man is feasible. OBJECTIVE: Multiple hypotheses have been advanced to explain how anti-Abeta antibodies may lower amyloid burden. In this report, we compare approaches utilizing either plaque-binding or peptide-capturing anti-Abeta antibodies for effectiveness in reducing amyloidosis in a mouse model of AD. METHODS: A plaque-binding monoclonal antibody (3D6) and an Abeta peptide-capturing monoclonal antibody (266) were compared in chronic treatment and prevention paradigms using a transgenic mouse model of AD. The effects of antibody therapy on plaque burden and plasma clearance of Abeta were investigated by quantitative imaging and clearance studies of intravenously injected (125)I-Abeta. RESULTS: The plaque-binding antibody 3D6 was highly effective in either treatment or prevention of amyloidosis. In these studies, the peptide-capture antibody 266 showed no reduction in amyloidosis in either paradigm and showed trends towards increasing amyloidosis. Antibody 266 was also found to greatly prolong (>180-fold) the normally rapid peripheral clearance of Abeta, in contrast to that found with 3D6 (>24-fold). CONCLUSION: Reversing and preventing Alzheimer's type amyloidosis is most effectively accomplished with anti-amyloid antibodies that avidly bind plaque.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».