High Glucose Promotes Aβ Production by Inhibiting APP Degradation
Notice bibliographique
Résumé
Abnormal deposition of neuriticplaques is the uniqueneuropathological hallmark of Alzheimer's disease (AD).Amyloid β protein (Aβ), the major component of plaques, is generated from sequential cleavage of amyloidβ precursor protein (APP) by β-secretase and γ-secretase complex. Patients with diabetes mellitus (DM), characterized by chronic hyperglycemia,have increased risk of AD development.However, the role of high blood glucose in APP processing and Aβ generation remains elusive. In this study, we investigated the effect of high glucose on APP metabolism and Aβ generation in cultured human cells. We found that high glucose treatment significantly increased APP protein level in both neuronal-like and non-neuronal cells, and promoted Aβ generation. Furthermore, we found that high glucose-induced increase of APP level was not due to enhancement of APP gene transcription but resulted from inhibition of APP protein degradation. Taken together, our data indicated that hyperglycemia could promote AD pathogenesis by inhibiting APP degradation and enhancing Aβ production. More importantly, the elevation of APP level and Aβ generation by high glucose was caused by reduction of APP turnover rate.Thus,our study provides a molecular mechanism of increased risk of developing AD in patients withDMand suggests thatglycemic control might be potentially beneficial for reducing the incidence of AD in diabetic patients and delaying the AD progression.
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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 ».