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Enregistrement W2558756599 · doi:10.1155/2016/7810196

Lamotrigine Reduces Inflammatory Response and Ameliorates Executive Function Deterioration in an Alzheimer’s-Like Mouse Model

2016· article· en· W2558756599 sur OpenAlexafffund
Kexin Wang, Alejandro Fernandez-Escobar, Shuhong Han, Ping Zhu, Junhui Wang, Yu Sun

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaShantou UniversityLi Ka Shing Foundation
Mots-clésLamotrigineMedicineProinflammatory cytokineNeuroinflammationEpilepsyPharmacologyDiseaseNeurosciencePsychologyImmunologyInternal medicinePsychiatryInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) has been described in the literature, to be associated with impairment of executive function which develops early in the course of disease, and an effective treatment for this clinical feature remains elusive. Preclinical studies have implied that lamotrigine, an antiepileptic agent, could be a potential treatment for executive dysfunction in AD patients. Although there have been promising results in previous studies with lamotrigine, executive function has never been measured using animal models. The aim of the present study was to evaluate the effects of lamotrigine on executive function and determine whether lamotrigine can attenuate inflammatory response in an AD mouse model. Nontransgenic and transgenic mice were treated with lamotrigine (0 or 30 mg/kg/day) in a standard laboratory chow diet starting at 3 months of age. After 6 months of continuous lamotrigine administration, there was a marked improvement in executive function and a significant attenuation in the expression of proinflammatory cytokines. These results suggest that lamotrigine could ameliorate executive dysfunction and brain inflammatory response in the mouse model of AD and early lamotrigine intervention may be a promising therapeutic strategy for AD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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