Lipoprotein-Based Nanoparticles Rescue the Memory Loss of Mice with Alzheimer’s Disease by Accelerating the Clearance of Amyloid-Beta
Notice bibliographique
Résumé
Amyloid-beta (Aβ) accumulation in the brain is believed to play a central role in Alzheimer's disease (AD) pathogenesis, and the common late-onset form of AD is characterized by an overall impairment in Aβ clearance. Therefore, development of nanomedicine that can facilitate Aβ clearance represents a promising strategy for AD intervention. However, previous work of this kind was concentrated at the molecular level, and the disease-modifying effectiveness of such nanomedicine has not been investigated in clinically relevant biological systems. Here, we hypothesized that a biologically inspired nanostructure, apolipoprotein E3-reconstituted high density lipoprotein (ApoE3-rHDL), which presents high binding affinity to Aβ, might serve as a novel nanomedicine for disease modification in AD by accelerating Aβ clearance. Surface plasmon resonance, transmission electron microscopy, and co-immunoprecipitation analysis showed that ApoE3-rHDL demonstrated high binding affinity to both Aβ monomer and oligomer. It also accelerated the microglial, astroglial, and liver cell degradation of Aβ by facilitating the lysosomal transport. One hour after intravenous administration, about 0.4% ID/g of ApoE3-rHDL gained access to the brain. Four-week daily treatment with ApoE3-rHDL decreased Aβ deposition, attenuated microgliosis, ameliorated neurologic changes, and rescued memory deficits in an AD animal model. The findings here provided the direct evidence of a biomimetic nanostructure crossing the blood-brain barrier, capturing Aβ and facilitating its degradation by glial cells, indicating that ApoE3-rHDL might serve as a novel nanomedicine for disease modification in AD by accelerating Aβ clearance, which also justified the concept that nanostructures with Aβ-binding affinity might provide a novel nanoplatform for AD therapy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».