Hypothermia-induced hyperphosphorylation: a new model to study tau kinase inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Tau hyperphosphorylation is one hallmark of Alzheimer's disease (AD) pathology. Pharmaceutical companies have thus developed kinase inhibitors aiming to reduce tau hyperphosphorylation. One obstacle in screening for tau kinase inhibitors is the low phosphorylation levels of AD-related phospho-epitopes in normal adult mice and cultured cells. We have shown that hypothermia induces tau hyperphosphorylation in vitro and in vivo. Here, we hypothesized that hypothermia could be used to assess tau kinase inhibitors efficacy. Hypothermia applied to models of biological gradual complexity such as neuronal-like cells, ex vivo brain slices and adult non-transgenic mice leads to tau hyperphosphorylation at multiple AD-related phospho-epitopes. We show that Glycogen Synthase Kinase-3 inhibitors LiCl and AR-A014418, as well as roscovitine, a cyclin-dependent kinase 5 inhibitor, decrease hypothermia-induced tau hyperphosphorylation, leading to different tau phosphorylation profiles. Therefore, we propose hypothermia-induced hyperphosphorylation as a reliable, fast, convenient and inexpensive tool to screen for tau kinase inhibitors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».