Bepridil and Amiodarone Simultaneously Target the Alzheimer's Disease - and -Secretase via Distinct Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
The two proteases beta-secretase and gamma-secretase generate the amyloid beta peptide and are drug targets for Alzheimer's disease. Here we tested the possibility of targeting the cellular environment of beta-secretase cleavage instead of the beta-secretase enzyme itself. beta-Secretase has an acidic pH optimum and cleaves the amyloid precursor protein in the acidic endosomes. We identified two drugs, bepridil and amiodarone, that are weak bases and are in clinical use as calcium antagonists. Independently of their calcium-blocking activity, both compounds mildly raised the membrane-proximal, endosomal pH and inhibited beta-secretase cleavage at therapeutically achievable concentrations in cultured cells, in primary neurons, and in vivo in guinea pigs. This shows that an alkalinization of the cellular environment could be a novel therapeutic strategy to inhibit beta-secretase. Surprisingly, bepridil and amiodarone also modulated gamma-secretase cleavage independently of endosomal alkalinization. Thus, both compounds act as dual modulators that simultaneously target beta- and gamma-secretase through distinct molecular mechanisms. In addition to Alzheimer's disease, compounds with dual properties may also be useful for drug development targeting other membrane proteins.
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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) | 0,001 | 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 ».