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Enregistrement W2077447247 · doi:10.1074/jbc.m807579200

The Anti-neurodegeneration Drug Clioquinol Inhibits the Aging-associated Protein CLK-1

2008· article· en· W2077447247 sur OpenAlexaff
Ying Wang, Robyn Branicky, Zaruhi Stepanyan, Melissa Carroll, Marie-Pierre Guimond, Abdelmadjid K. Hihi, Steve Hayes, Kevin M. McBride, Siegfried Hekimi

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCoenzyme Q10 studies and effects
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClioquinolNeurodegenerationDrugPharmacologyNeuroscienceMedicineBiologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of neurodegenerative diseases such as Alzheimer, Parkinson, and Huntington disease is strongly age-dependent. Discovering drugs that act on the high rate of aging in older individuals could be a means of combating these diseases. Reduction of the activity of the mitochondrial enzyme CLK-1 (also known as COQ7) slows down aging in Caenorhabditis elegans and in mice. Clioquinol is a metal chelator that has beneficial effects in several cellular and animal models of neurodegenerative diseases as well as on Alzheimer disease patients. Here we show that clioquinol inhibits the activity of mammalian CLK-1 in cultured cells, an inhibition that can be blocked by iron or cobalt cations, suggesting that chelation is involved in the mechanism of action of clioquinol on CLK-1. We also show that treatment of nematodes and mice with clioquinol mimics a variety of phenotypes produced by mutational reduction of CLK-1 activity in these organisms. These results suggest that the surprising action of clioquinol on several age-dependent neurodegenerative diseases with distinct etiologies might result from a slowing down of the aging process through action of the drug on CLK-1. Our findings support the hypothesis that pharmacologically targeting aging-associated proteins could help relieve age-dependent diseases.

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations55
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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