Toll-Like Receptor 2 Acts as a Natural Innate Immune Receptor to Clear Amyloid β<sub>1–42</sub>and Delay the Cognitive Decline in a Mouse Model of Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Microglia are the immune cells of the brain, they are activated in the brain of Alzheimer's disease (AD) patients and mouse models of AD, and they express the innate immune receptor toll-like receptor 2 (TLR2). The present study investigated role of this receptor in the progression of AD-like pathologies. Here we show that amyloid beta (A beta) stimulates TLR2 expression in a small proportion of microglia. We then generated triple transgenic mice that are deficient in TLR2 from mice that harbor a mutant human presenelin 1 and a chimeric mouse/human amyloid precursor protein (APP) genes. TLR2 deficiency accelerated spatial and contextual memory impairments, which correlated with increased levels of A beta(1-42) and transforming growth factor beta1 in the brain. NMDA receptors 1 and 2A expression levels were also lower in the hippocampus of APP-TLR2(-/-) mice. Gene therapy in cells of the bone marrow using lentivirus constructs expressing TLR2 rescued the cognitive impairment of APP-TLR2(-/-) mice. Indeed, lenti-green fluorescent protein/TLR2 treatment had beneficial effects by restoring the memory consolidation process disrupted by TLR2 deficiency in APP mice. These data suggest that TLR2 acts as an endogenous receptor for the clearance of toxic A beta by bone-marrow-derived immune cells. The cognitive decline is markedly accelerated in a context of TLR2 deficiency. Upregulating this innate immune receptor may then be considered as a potential new powerful therapeutic approach for AD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».