Curcumin regulates insulin pathways and glucose metabolism in the brains of APPswe/PS1dE9 mice
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown the therapeutic potential of curcumin in Alzheimer's disease (AD). In 2014, our lab found that curcumin reduced Aβ40, Aβ42 and Aβ-derived diffusible ligands in the mouse hippocampus, and improved learning and memory. However, the mechanisms underlying this biological effect are only partially known. There is considerable evidence in brain metabolism studies indicating that AD might be a brain-specific type of diabetes with progressive impairment of glucose utilisation and insulin signalling. We hypothesised that curcumin might target both the glucose metabolism and insulin signalling pathways. In this study, we monitored brain glucose metabolism in living APPswe/PS1dE9 double transgenic mice using a micro-positron emission tomography (PET) technique. The study showed an improvement in cerebral glucose uptake in AD mice. For a more in-depth study, we used immunohistochemical (IHC) staining and western blot techniques to examine key factors in both glucose metabolism and brain insulin signalling pathways. The results showed that curcumin ameliorated the defective insulin signalling pathway by upregulating insulin-like growth factor (IGF)-1R, IRS-2, PI3K, p-PI3K, Akt and p-Akt protein expression while downregulating IR and IRS-1. Our study found that curcumin improved spatial learning and memory, at least in part, by increasing glucose metabolism and ameliorating the impaired insulin signalling pathways in the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».