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Enregistrement W2032876681 · doi:10.1074/jbc.m111.305227

First and Second Generation γ-Secretase Modulators (GSMs) Modulate Amyloid-β (Aβ) Peptide Production through Different Mechanisms

2012· article· en· W2032876681 sur OpenAlexaff
Tomas Borgegård, Anders Juréus, Fredrik Olsson, Susanne Rosqvist, Alan Sabirsh, Didier Rotticci, Kim Paulsen, Rebecka Klintenberg, Hongmei Yan, Magnus Waldman, Kia Strömberg, Johan Nord, Jonas Johansson, Anna Carolina Krebs Pereira Regner, Santiago Parpal, David Malinowsky, Ann‐Cathrin Radesäter, Tingsheng Li, Rajeshwar Singh, Håkan Eriksson, Johan Lundkvist

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensNAEJA-RGM Pharmaceuticals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPeptideAmyloid precursor protein secretaseAmyloid precursor proteinP3 peptideBiophysicsIn vivoAmyloid (mycology)BiochemistryCell biologyPharmacologyAlzheimer's diseaseBiologyInternal medicineDiseaseMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

γ-Secretase-mediated cleavage of amyloid precursor protein (APP) results in the production of Alzheimer disease-related amyloid-β (Aβ) peptides. The Aβ42 peptide in particular plays a pivotal role in Alzheimer disease pathogenesis and represents a major drug target. Several γ-secretase modulators (GSMs), such as the nonsteroidal anti-inflammatory drugs (R)-flurbiprofen and sulindac sulfide, have been suggested to modulate the Alzheimer-related Aβ production by targeting the APP. Here, we describe novel GSMs that are selective for Aβ modulation and do not impair processing of Notch, EphB2, or EphA4. The GSMs modulate Aβ both in cell and cell-free systems as well as lower amyloidogenic Aβ42 levels in the mouse brain. Both radioligand binding and cellular cross-competition experiments reveal a competitive relationship between the AstraZeneca (AZ) GSMs and the established second generation GSM, E2012, but a noncompetitive interaction between AZ GSMs and the first generation GSMs (R)-flurbiprofen and sulindac sulfide. The binding of a (3)H-labeled AZ GSM analog does not co-localize with APP but overlaps anatomically with a γ-secretase targeting inhibitor in rodent brains. Combined, these data provide compelling evidence of a growing class of in vivo active GSMs, which are selective for Aβ modulation and have a different mechanism of action compared with the original class of GSMs described.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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