A novel GLP‐1/GIP/Gcg triagonist reduces cognitive deficits and pathology in the 3xTg mouse model of Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is an important risk factor for Alzheimer's disease (AD). Glucagon‐like peptide‐1 (GLP‐1) and glucose‐dependent insulinotropic polypeptide (GIP) have been identified to be effective in T2DM treatment and neuroprotection. In this study, we further explored the effects of a novel unimolecular GLP‐1/GIP/Gcg triagonist on the cognitive behavior and cerebral pathology in the 7‐month‐old triple transgenic mouse model of AD (3xTg‐AD), and investigated its possible electrophysiological and molecular mechanisms. After chronic administration of the GLP‐1/GIP/Gcg triagonist (10 nmol/kg bodyweight, once daily, i.p.) for 30 days, open field, Y maze and Morris water maze tests were performed, followed by in vivo electrophysiological recording, immunofluorescence and Western blotting experiments. We found that the chronic treatment with the triagonist could improve long‐term spatial memory of 3xTg‐AD mice in Morris water maze, as well as the working memory in Y maze task. The triagonist also alleviated the suppression of long‐term potentiation (LTP) in the CA1 region of hippocampus. In addition, the triagonist significantly reduced hippocampal pathological damages, including amyloid‐β (Aβ) and phosphorylated tau aggregates, and upregulated the expression levels of S133 p‐CREB, T286 p‐CAMKII and S9 p‐GSK3β in the hippocampus of the 3xTg‐AD mice. These results demonstrate for the first time that the novel GLP‐1/GIP/Gcg triagonist is efficacious in ameliorating cognitive deficits and pathological damages of 3xTg‐AD mice, suggesting that the triagonist might be potentially beneficial in 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».