Modulation of mTOR and CREB pathways following mGluR5 blockade contribute to improved Huntington’s pathology in zQ175 mice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Huntington's disease (HD) is a neurodegenerative disorder caused by a genetic abnormality in the huntingtin gene that leads to a polyglutamine repeat expansion of the huntingtin protein. The cleaved polyglutamine expansion of mutant huntingtin (mHTT) protein can form aggregates strongly correlated with HD progression. We have previously shown that the inhibition of mGluR5 using CTEP, a selective negative allosteric mGluR5 modulator, can delay disease progression and reduce in mHTT aggregates in the zQ175 mouse model of HD. This was paralleled by enhanced catalytic activity of Unc-51-like kinase 1 (ULK1), a kinase modulated by mammalian target of rapamycin (mTOR) and key regulator of autophagy initiation. In the present study, we show that CTEP can correct aberrant phosphoinositide 3-kinase (PI3K)/Akt/mTOR signaling detected in zQ175 mice that may underlie the enhanced ULK1 activity and activation of autophagy. We also show that CTEP can facilitate cAMP response element-binding protein (CREB)-mediated expression of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) to foster neuronal survival and reduce apoptosis. Taken together, our findings provide the molecular evidence for how targeting mGluR5 using a well-tolerated selective NAM can mitigate two critical mechanisms of neurodegeneration, autophagy and apoptosis.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle