Therapeutic effects of remediating autophagy failure in a mouse model of Alzheimer disease by enhancing lysosomal proteolysis
Notice bibliographique
Résumé
The extensive autophagic-lysosomal pathology in Alzheimer disease (AD) brain has revealed a major defect: in the proteolytic clearance of autophagy substrates. Autophagy failure contributes on several levels to AD pathogenesis and has become an important therapeutic target for AD and other neurodegenerative diseases. We recently observed broad therapeutic effects of stimulating autophagic-lysosomal proteolysis in the TgCRND8 mouse model of AD that exhibits defective proteolytic clearance of autophagic substrates, robust intralysosomal amyloid-β peptide (Aβ) accumulation, extracellular β-amyloid deposition and cognitive deficits. By genetically deleting the lysosomal cysteine protease inhibitor, cystatin B (CstB), to selectively restore depressed cathepsin activities, we substantially cleared Aβ, ubiquitinated proteins and other autophagic substrates from autolysosomes/lysosomes and rescued autophagic-lysosomal pathology, as well as reduced total Aβ40/42 levels and extracellular amyloid deposition, highlighting the underappreciated importance of the lysosomal system for Aβ clearance. Most importantly, lysosomal remediation prevented the marked learning and memory deficits in TgCRND8 mice. Our findings underscore the pathogenic significance of autophagic-lysosomal dysfunction in AD and demonstrate the value of reversing this dysfunction as an innovative therapeautic strategy for 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».