Pioglitazone Improves Reversal Learning and Exerts Mixed Cerebrovascular Effects in a Mouse Model of Alzheimer’s Disease with Combined Amyloid-β and Cerebrovascular Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Animal models of Alzheimer's disease (AD) are invaluable in dissecting the pathogenic mechanisms and assessing the efficacy of potential new therapies. Here, we used the peroxisome proliferator-activated receptor gamma agonist pioglitazone in an attempt to rescue the pathogenic phenotype in adult (12 months) and aged (>18 months) bitransgenic A/T mice that overexpress a mutated human amyloid precursor protein (APPSwe,Ind) and a constitutively active form of transforming growth factor-β1 (TGF-β1). A/T mice recapitulate the AD-related cognitive deficits, amyloid beta (Aβ) and cerebrovascular pathologies, as well as the altered metabolic and vascular coupling responses to increased neuronal activity. Pioglitazone normalized neurometabolic and neurovascular coupling responses to sensory stimulation, and reduced cortical astroglial and hippocampal microglial activation in both age groups. Spatial learning and memory deficits in the Morris water maze were not rescued by pioglitazone, but reversal learning was improved in the adult cohort notwithstanding a progressing Aβ pathology. While pioglitazone preserved the constitutive nitric oxide synthesis in the vessel wall, it unexpectedly failed to restore cerebrovascular reactivity in A/T mice and even exacerbated the dilatory deficits. These data demonstrate pioglitazone's efficacy on selective AD hallmarks in a complex AD mouse model of comorbid amyloidosis and cerebrovascular pathology. They further suggest a potential benefit of pioglitazone in managing neuroinflammation, cerebral perfusion and glucose metabolism in AD patients devoid of cerebrovascular pathology.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».