Progranulin gene delivery reduces plaque burden and synaptic atrophy in a mouse model of Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Progranulin (PGRN) is a multifunctional protein that is widely expressed throughout the brain, where it has been shown to act as a critical regulator of CNS inflammation and also functions as an autocrine neuronal growth factor, important for long-term neuronal survival. PGRN has been shown to activate cell signaling pathways regulating excitoxicity, oxidative stress, and synaptogenesis, as well as amyloidogenesis. Together, these critical roles in the CNS suggest that PGRN has the potential to be an important therapeutic target for the treatment of various neurodegenerative disorders, particularly Alzheimer's disease (AD). AD is the leading cause of dementia and is marked by the appearance of extracellular plaques consisting of aggregates of amyloid-β (Aβ), as well as neuroinflammation, oxidative stress, neuronal loss and synaptic atrophy. The ability of PGRN to target multiple key features of AD pathophysiology suggests that enhancing its expression may benefit this disease. Here, we describe the application of PGRN gene transfer using in vivo delivery of lentiviral expression vectors in a transgenic mouse model of AD. Viral vector delivery of the PGRN gene effectively enhanced PGRN expression in the hippocampus of Tg2576 mice. This elevated PGRN expression significantly reduced amyloid plaque burden in these mice, accompanied by reductions in markers of inflammation and synaptic atrophy. The overexpression of PGRN was also found to increase activity of neprilysin, a key amyloid beta degrading enzyme. PGRN regulation of neprilysin activity could play a major role in the observed alterations in plaque burden. Thus, PGRN may be an effective therapeutic target for the treatment of AD.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».