mGluR5 Contribution to Neuropathology in Alzheimer Mice Is Disease Stage-Dependent
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent neurodegenerative disease and is characterized by a progressive cognitive decline in affected individuals. Current therapeutic strategies are limited in their efficacy and some have proven to be even less effective at later disease stages or after extended use. We previously demonstrated that chronic inhibition of mGluR5 signaling using the selective negative allosteric modulator (NAM) CTEP in APPswe/PS1ΔE9 mice can rescue cognitive function, activating the ZBTB16-mediated autophagy pathway to reduce Aβ, the principal neurotoxic species in AD brains. Here, we evaluated the efficacy of long-term treatment with CTEP in 6 month old APPswe/PS1ΔE9 mice for either 24 or 36 weeks. CTEP maintained its efficacy in reversing working and spatial memory deficits and mitigating neurogliosis in APPswe/PS1ΔE9 mice when administered for 24 weeks. This was paralleled by a significant reduction in Aβ oligomer and plaque load as a result of autophagy activation via ZBTB16 and mTOR-dependent pathways. However, further extension of CTEP treatment for 36 weeks was found ineffective in reversing memory deficit, neurogliosis, or Aβ-related pathology. We found that this loss in CTEP efficacy in 15 month old APPswe/PS1ΔE9 mice was due to the abolished contribution of ZBTB16 and mTOR-mediated signaling to AD neuropathology at this advanced disease stage. Our findings indicate that the contribution of pathological mGluR5-signaling to AD may shift as the disease progresses. Thus, we provide the first evidence that the underlying pathophysiological mechanism(s) of AD may unfold along the course of the disease and treatment strategies should be modified accordingly to ensure maximal therapeutic outcomes.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».