Evidence that the Human Innate Immune Peptide LL-37 may be a Binding Partner of Amyloid-β and Inhibitor of Fibril Assembly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying physiologically relevant binding partners of amyloid-β (Aβ) that modulate in vivo fibril formation may yield new insights into Alzheimer's disease (AD) etiology. Human cathelicidin peptide, LL-37, is an innate immune effector and modulator, ubiquitous in human tissues and expressed in myriad cell types. OBJECTIVE: We present in vitro experimental evidence and discuss findings supporting a novel hypothesis that LL-37 binds to Aβ42 and can modulate Aβ fibril formation. METHODS: Specific interactions between LL-37 and Aβ (with Aβ in different aggregation states, assessed by capillary electrophoresis) were demonstrated by surface plasmon resonance imaging (SPRi). Morphological and structural changes were investigated by transmission electron microscopy (TEM) and circular dichroism (CD) spectroscopy. Neuroinflammatory and cytotoxic effects of LL-37 alone, Aβ42 alone, and LL-37/Aβ complexes were evaluated in human microglia and neuroblastoma cell lines (SH-SY5Y). RESULTS: SPRi shows binding specificity between LL-37 and Aβ, while TEM shows that LL-37 inhibits Aβ42 fibril formation, particularly Aβ's ability to form long, straight fibrils characteristic of AD. CD reveals that LL-37 prevents Aβ42 from adopting its typical β-type secondary structure. Microglia-mediated toxicities of LL-37 and Aβ42 to neurons are greatly attenuated when the two peptides are co-incubated prior to addition. We discuss the complementary biophysical characteristics and AD-related biological activities of these two peptides. CONCLUSION: Based on this body of evidence, we propose that LL-37 and Aβ42 may be natural binding partners, which implies that balanced (or unbalanced) spatiotemporal expression of the two peptides could impact AD initiation and progression.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».