D-amino acid-based peptide inhibitors as early or preventative therapy in Alzheimer disease
Notice bibliographique
Résumé
Beta amyloid (Aβ) accumulation is recognized as a hallmark of Alzheimer disease (AD) pathology and the aggregation of Aβ peptide is hypothesized to drive pathogenesis. As such, Aβ is a logical target for therapeutic intervention and there have been many studies looking at diverse classes of drugs that target Aβ. Of concern is the recent failure of several clinical trials, highlighting the need for earlier, possibly preventative intervention, and raising the question of what form of Aβ is the best target. The Aβ oligomers are considered to be the toxic species, but many therapies, such as antibody therapies, target monomers, removing them as substrates for aggregation. Peptide inhibitors, in contrast, are able to interfere with the aggregation process itself. Designing peptide inhibitors requires some knowledge of Aβ structure; while there is structural information about the amyloid core of Aβ fibrils, the transient nature of oligomers makes them difficult to characterize. Fortunately, some interaction sites have been identified between monomers and oligomers of Aβ and these, plus known aggregation-prone sequences in Aβ, can serve as a basis for inhibitor design. In this mini-review we focus on D-amino acid based peptide inhibitors and discuss how their non-toxic and stable nature can be beneficial, while they specifically target aggregation-prone sequences within the Aβ peptide. Many peptide inhibitors have been designed using the LVFFA domain within Aβ to disrupt the self-assembly of Aβ peptide. While this may be sufficient to stop aggregation in vitro, other aggregation sites at the C-terminus may promote aggregation independently and the flexible N terminus may be a good target to induce clearance of aggregates. Ultimately, it may be a combination of targets that provides the best therapeutic strategy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».