Toll-like receptor 4 stimulation with the detoxified ligand monophosphoryl lipid A improves Alzheimer’s disease-related pathology
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of dementia worldwide. The pathogenesis of this neurodegenerative disease, currently without curative treatment, is associated with the accumulation of amyloid β (Aβ) in brain parenchyma and cerebral vasculature. AD patients are unable to clear this toxic peptide, leading to Aβ accumulation in their brains and, presumably, the pathology associated with this devastating disease. Compounds that stimulate the immune system to clear Aβ may therefore have great therapeutic potential in AD patients. Monophosphoryl lipid A (MPL) is an LPS-derived Toll-like receptor 4 agonist that exhibits unique immunomodulatory properties at doses that are nonpyrogenic. We show here that repeated systemic injections of MPL, but not LPS, significantly improved AD-related pathology in APP(swe)/PS1 mice. MPL treatment led to a significant reduction in Aβ load in the brain of these mice, as well as enhanced cognitive function. MPL induced a potent phagocytic response by microglia while triggering a moderate inflammatory reaction. Our data suggest that the Toll-like receptor 4 agonist MPL may be a treatment for AD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».