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Enregistrement W2142819053 · doi:10.1186/1476-511x-10-227

Oral bioavailability of the ether lipid plasmalogen precursor, PPI-1011, in the rabbit: a new therapeutic strategy for Alzheimer's disease

2011· article· en· W2142819053 sur OpenAlexaff
Paul L. Wood, Tara Smith, Nina Lane, Mohamed A Khan, Greg Ehrmantraut, Dayan B. Goodenowe

Notice bibliographique

RevueLipids in Health and Disease · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical Acid Research Studies
Établissements canadiensPhenomenome Discoveries (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmalogenLipoic acidBioavailabilityPalmitic acidChemistryLipidologyMetabolismBiochemistryFatty acidDocosahexaenoic acidPharmacokineticsPharmacologyBiologyPhospholipidPolyunsaturated fatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Docosahexaenoic acid (DHA) and DHA-containing ethanolamine plasmalogens (PlsEtn) are decreased in the brain, liver and the circulation in Alzheimer's disease. Decreased supply of plasmalogen precursors to the brain by the liver, as a result of peroxisomal deficits is a process that probably starts early in the AD disease process. To overcome this metabolic compromise, we have designed an orally bioavailable DHA-containing ether lipid precursor of plasmalogens. PPI-1011 is an alkyl-diacyl plasmalogen precursor with palmitic acid at sn-1, DHA at sn-2 and lipoic acid at sn-3. This study outlines the oral pharmacokinetics of this precursor and its conversion to PlsEtn and phosphatidylethanolamines (PtdEtn). METHODS: Rabbits were dosed orally with PPI-1011 in hard gelatin capsules for time-course and dose response studies. Incorporation into PlsEtn and PtdEtn was monitored by LC-MS/MS. Metabolism of released lipoic acid was monitored by GC-MS. To monitor the metabolic fate of different components of PPI-1011, we labeled the sn-1 palmitic acid, sn-2 DHA and glycerol backbone with (13)C and monitored their metabolic fates by LC-MS/MS. RESULTS: PPI-1011 was not detected in plasma suggesting rapid release of sn-3 lipoic acid via gut lipases. This conclusion was supported by peak levels of lipoic acid metabolites in the plasma 3 hours after dosing. While PPI-1011 did not gain access to the plasma, it increased circulating levels of DHA-containing PlsEtn and PtdEtn. Labeling experiments demonstrated that the PtdEtn increases resulted from increased availability of DHA released via remodeling at sn-2 of phospholipids derived from PPI-1011. This release of DHA peaked at 6 hrs while increases in phospholipids peaked at 12 hr. Increases in circulating PlsEtn were more complex. Labeling experiments demonstrated that increases in the target PlsEtn, 16:0/22:6, consisted of 2 pools. In one pool, the intact precursor received a sn-3 phosphoethanolamine group and desaturation at sn-1 to generate the target plasmalogen. The second pool, like the PtdEtn, resulted from increased availability of DHA released during remodeling of sn-2. In the case of sn-1 18:0 and 18:1 plasmalogens with [(13)C(3)]DHA at sn-2, labeling was the result of increased availability of [(13)C(3)]DHA from lipid remodeling. Isotope and repeated dosing (2 weeks) experiments also demonstrated that plasmalogens and/or plasmalogen precursors derived from PPI-1011 are able to cross both the blood-retinal and blood-brain barriers. CONCLUSIONS: Our data demonstrate that PPI-1011, an ether lipid precursor of plasmalogens is orally bioavailable in the rabbit, augmenting the circulating levels of unesterified DHA and DHA-containing PlsEtn and PtdEtn. Other ethanolamine plasmalogens were generated from the precursor via lipid remodeling (de-acylation/re-acylation reactions at sn-2) and phosphatidylethanolamines were generated via de-alkylation/re-acylation reactions at sn-1. Repeated oral dosing for 2 weeks with PPI-1011 resulted in dose-dependent increases in circulating DHA and DHA-containing plasmalogens. These products and/or precursors were also able to cross the blood-retinal and blood-brain barriers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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