Neurotoxicity and Memory Deficits Induced by Soluble Low-Molecular-Weight Amyloid- 1-42 Oligomers Are Revealed In Vivo by Using a Novel Animal Model
Notice bibliographique
Résumé
Neuronal and synaptic degeneration are the best pathological correlates for memory decline in Alzheimer's disease (AD). Although the accumulation of soluble low-molecular-weight amyloid-β (Aβ) oligomers has been suggested to trigger neurodegeneration in AD, animal models overexpressing or infused with Aβ lack neuronal loss at the onset of memory deficits. Using a novel in vivo approach, we found that repeated hippocampal injections of small soluble Aβ(1-42) oligomers in awake, freely moving mice were able to induce marked neuronal loss, tau hyperphosphorylation, and deficits in hippocampus-dependent memory. The neurotoxicity of small Aβ(1-42) species was observed in vivo as well as in vitro in association with increased caspase-3 activity and reduced levels of the NMDA receptor subunit NR2B. We found that the sequestering agent transthyretin is able to bind the toxic Aβ(1-42) species and attenuated the loss of neurons and memory deficits. Our novel mouse model provides evidence that small, soluble Aβ(1-42) oligomers are able to induce extensive neuronal loss in vivo and initiate a cascade of events that mimic the key neuropathological hallmarks of 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) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».