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Enregistrement W2206848875 · doi:10.1038/mtna.2015.33

Preclinical Evaluation of miR-15/107 Family Members as Multifactorial Drug Targets for Alzheimer's Disease

2015· article· en· W2206848875 sur OpenAlexaff
Sepideh Parsi, Pascal Y. Smith, Claudia Goupil, Véronique Dorval, Sébastien S. Hébert

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Nucleic Acids · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicastrinDiseaseDrug developmentAlzheimer's diseaseNeuroprotectionDrugAmyloid precursor proteinmicroRNAOxidative stressDrug discoveryPharmacologyBiologyBioinformaticsMedicineGeneInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) is a multifactorial, fatal neurodegenerative disorder characterized by the abnormal accumulation of Aβ and Tau deposits in the brain. There is no cure for AD, and failure at different clinical trials emphasizes the need for new treatments. In recent years, significant progress has been made toward the development of miRNA-based therapeutics for human disorders. This study was designed to evaluate the efficiency and potential safety of miRNA replacement therapy in AD, using miR-15/107 paralogues as candidate drug targets. We identified miR-16 as a potent inhibitor of amyloid precursor protein (APP) and BACE1 expression, Aβ peptide production, and Tau phosphorylation in cells. Brain delivery of miR-16 mimics in mice resulted in a reduction of AD-related genes APP, BACE1, and Tau in a region-dependent manner. We further identified Nicastrin, a γ-secretase component involved in Aβ generation, as a target of miR-16. Proteomics analysis identified a number of additional putative miR-16 targets in vivo, including α-Synuclein and Transferrin receptor 1. Top-ranking biological networks associated with miR-16 delivery included AD and oxidative stress. Collectively, our data suggest that miR-16 is a good candidate for future drug development by targeting simultaneously endogenous regulators of AD biomarkers (i.e., Aβ and Tau), inflammation, and oxidative stress.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations90
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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