Transgenic Mice as a Model of Pre-Clinical Alzheimers Disease
Notice bibliographique
Résumé
At diagnosis, Alzheimer's disease (AD) brains are extensively burdened with plaques and tangles and display a degree of synaptic failure most likely beyond therapeutic treatment. It is therefore crucial to identify early pathological events in the progression of the disease. While it is not currently feasible to identify and study early, pre-clinical stages of AD, transgenic (Tg) models offer a valuable tool in this regard. Here we investigated cognitive, structural and biochemical CNS alterations occurring in our newly developed McGill-Thyl-APP Tg mice (over-expressing the human amyloid precursor protein with the Swedish and Indiana mutations) prior to extracellular plaque deposition. Pre-plaque, 3-month old Tg mice already displayed cognitive deficits concomitant with reorganization of cortical cholinergic pre-synaptic terminals. Conformational specific antibodies revealed the early appearance of intracellular amyloid β (Aβ)-oligomers and fibrillar oligomers in pyramidal neurons of cerebral cortex and hippocampus. At the same age, the cortical levels of insulin degrading enzyme -a well established Aβ-peptidase, were found to be significantly down-regulated. Our results suggest that, in the McGill-Thy1-APP Tg model, functional, structural and biochemical alterations are already present in the CNS at early, pre-plaque stages of the pathology. Accumulation of intraneuronal neurotoxic Aβ-oligomers (possibly caused by a failure in the clearance machinery) is likely to be the culprit of such early, pre-plaque pathology. Similar neuronal alterations might occur prior to clinical diagnosis in AD, during a yet undefined 'latent' stage. A better understanding of such pre-clinical AD might yield novel therapeutic targets and or diagnostic tools.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».