Nrf2 Suppresses Oxidative Stress and Inflammation in <i>App</i> Knock-In Alzheimer’s Disease Model Mice
Notice bibliographique
Résumé
Nrf2 (NF-E2-related-factor 2) is a stress-responsive transcription factor that protects cells against oxidative stresses. To clarify whether Nrf2 prevents Alzheimer’s disease (AD), AD model AppNL-G-F/NL-G-F knock-in (AppNLGF) mice were studied in combination with genetic Nrf2 induction model Keap1FA/FA mice. While AppNLGF mice displayed shorter latency to escape than wild-type mice in the passive-avoidance task, the impairment was improved in AppNLGF::Keap1FA/FA mice. Matrix-assisted laser desorption ionization–mass spectrometry imaging revealed that reduced glutathione levels were elevated by Nrf2 induction in AppNLGF::Keap1FA/FA mouse brains compared to AppNLGF mouse brains. Genetic Nrf2 induction in AppNLGF mice markedly suppressed the elevation of the oxidative stress marker 8-OHdG and Iba1-positive microglial cell number. We also determined the plasmalogen-phosphatidylethanolamine (PlsPE) level as an AD biomarker. PlsPE containing polyunsaturated fatty acids was decreased in the AppNLGF mouse brain, but Nrf2 induction attenuated this decline. To evaluate whether pharmacological induction of Nrf2 elicits beneficial effects for AD treatment, we tested the natural compound 6-MSITC [6-(methylsulfinyl)hexyl isothiocyanate]. Administration of 6-MSITC improved the impaired cognition of AppNLGF mice in the passive-avoidance task. These results demonstrate that the induction of Nrf2 ameliorates cognitive impairment in the AD model mouse by suppressing oxidative stress and neuroinflammation, suggesting that Nrf2 is an important therapeutic target 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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».