Melatonin stimulates the nonamyloidogenic processing of <i>β</i><scp>APP</scp> through the positive transcriptional regulation of ADAM10 and ADAM17
Notice bibliographique
Résumé
Melatonin controls many physiological functions including regulation of the circadian rhythm and clearance of free radicals and neuroprotection. Importantly, melatonin levels strongly decrease as we age and patients with Alzheimer's disease (AD) display lower melatonin than age-matched controls. Several studies have reported that melatonin can reduce aggregation and toxicity of amyloid-β peptides that are produced from the β-amyloid precursor protein (βAPP). However, whether melatonin can directly regulate the βAPP-cleaving proteases ('secretases') has not been investigated so far. In this study, we establish that melatonin stimulates the α-secretase cleavage of βAPP in cultured neuronal and non-neuronal cells. This effect is fully reversed by ADAM10- and ADAM17-specific inhibitors and requires both plasma membrane-located melatonin receptor activation, and ERK1/2 phosphorylation. Moreover, we demonstrate that melatonin upregulates both ADAM10 and ADAM17 catalytic activities and endogenous protein levels. Importantly, genetic depletion of one or the other protease in mouse embryonic fibroblasts prevents melatonin stimulating constitutive and PKC-regulated sAPPα secretion and ADAM10/ADAM17 catalytic activities. Furthermore, we show that melatonin induces ADAM10 and ADAM17 promoter transactivation, and we identify the targeted promoter regions. Finally, we correlate melatonin-dependent sAPPα production with a protection against staurosporine-induced apoptosis. Altogether, our results provide the first demonstration that melatonin upregulates the nonamyloidogenic ADAM10 and ADAM17 proteases through melatonin receptor activation, ERK phosphorylation and the transactivation of some specific regions of their promoters and further underline the preventive rather than curative nature of melatonin regarding AD treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».