Inhibiting tumor necrosis factor-α before amyloidosis prevents synaptic deficits in an Alzheimer's disease model
Notice bibliographique
Résumé
Deficits in synaptic structure and function are likely to underlie cognitive impairments in Alzheimer's disease. While synaptic deficits are commonly found in animal models of amyloidosis, it is unclear how amyloid pathology may impair synaptic functions. In some amyloid mouse models of Alzheimer's disease, however, synaptic deficits are preceded by hyperexcitability of glutamate synapses. In the amyloid transgenic mouse model TgCRND8, we therefore investigated whether early enhancement of glutamatergic transmission was responsible for development of later synaptic deficits. Hippocampi from 1-month-old TgCRND8 mice revealed increased basal transmission and plasticity of glutamate synapses that was related to increased levels of tumor necrosis factor α (TNFα). Treating these 1-month-old mice for 4 weeks with the TNFα inhibitor XPro1595 prevented synaptic deficits otherwise apparent at the age of 6 months. In this mouse model at least, reversing the hyperexcitability of glutamate synapses via TNFα blockade before the onset of amyloid plaque formation prevented later synaptic deficits.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».