The diabetes drug liraglutide reverses cognitive impairment in mice and attenuates insulin receptor and synaptic pathology in a non‐human primate model of Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a devastating neurological disorder that still lacks an effective treatment, and this has stimulated an intense pursuit of disease-modifying therapeutics. Given the increasingly recognized link between AD and defective brain insulin signaling, we investigated the actions of liraglutide, a glucagon-like peptide-1 (GLP-1) analog marketed for treatment of type 2 diabetes, in experimental models of AD. Insulin receptor pathology is an important feature of AD brains that impairs the neuroprotective actions of central insulin signaling. Here, we show that liraglutide prevented the loss of brain insulin receptors and synapses, and reversed memory impairment induced by AD-linked amyloid-β oligomers (AβOs) in mice. Using hippocampal neuronal cultures, we determined that the mechanism of neuroprotection by liraglutide involves activation of the PKA signaling pathway. Infusion of AβOs into the lateral cerebral ventricle of non-human primates (NHPs) led to marked loss of insulin receptors and synapses in brain regions related to memory. Systemic treatment of NHPs with liraglutide provided partial protection, decreasing AD-related insulin receptor, synaptic, and tau pathology in specific brain regions. Synapse damage and elimination are amongst the earliest known pathological changes and the best correlates of memory impairment in AD. The results illuminate mechanisms of neuroprotection by liraglutide, and indicate that GLP-1 receptor activation may be harnessed to protect brain insulin receptors and synapses in AD. © 2018 The Authors. The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Pathological Society of Great Britain and Ireland.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».