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Enregistrement W3013478994 · doi:10.1186/s13024-020-00366-8

Cerebrovascular amyloid Angiopathy in bioengineered vessels is reduced by high-density lipoprotein particles enriched in Apolipoprotein E

2020· article· en· W3013478994 sur OpenAlexafffund
Jérôme Robert, Emily B. Button, E. Martin, Luke McAlary, Zoe Gidden, Megan Gilmour, Guilaine K. Boyce, Tara M. Caffrey, Andrew Agbay, Amanda Clark, Judith M. Silverman, Neil R. Cashman, Cheryl L. Wellington

Notice bibliographique

RevueMolecular Neurodegeneration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Innovates Bio SolutionsMichael Smith Health Research BCVancouver FoundationConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementWeston Brain InstituteCanadian Institutes of Health ResearchFaculty of Medicine, University of British ColumbiaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain CanadaCure Alzheimer's Fund
Mots-clésCerebral amyloid angiopathyApolipoprotein ENeurologyAmyloid (mycology)PathologyMedicineLipoproteinApolipoprotein BNeuroscienceInternal medicineBiologyDementiaCholesterolDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several lines of evidence suggest that high-density lipoprotein (HDL) reduces Alzheimer's disease (AD) risk by decreasing vascular beta-amyloid (Aβ) deposition and inflammation, however, the mechanisms by which HDL improve cerebrovascular functions relevant to AD remain poorly understood. METHODS: Here we use a human bioengineered model of cerebral amyloid angiopathy (CAA) to define several mechanisms by which HDL reduces Aβ deposition within the vasculature and attenuates endothelial inflammation as measured by monocyte binding. RESULTS: We demonstrate that HDL reduces vascular Aβ accumulation independently of its principal binding protein, scavenger receptor (SR)-BI, in contrast to the SR-BI-dependent mechanism by which HDL prevents Aβ-induced vascular inflammation. We describe multiple novel mechanisms by which HDL acts to reduce CAA, namely: i) altering Aβ binding to collagen-I, ii) forming a complex with Aβ that maintains its solubility, iii) lowering collagen-I protein levels produced by smooth-muscle cells (SMC), and iv) attenuating Aβ uptake into SMC that associates with reduced low density lipoprotein related protein 1 (LRP1) levels. Furthermore, we show that HDL particles enriched in apolipoprotein (apo)E appear to be the major drivers of these effects, providing new insights into the peripheral role of apoE in AD, in particular, the fraction of HDL that contains apoE. CONCLUSION: The findings in this study identify new mechanisms by which circulating HDL, particularly HDL particles enriched in apoE, may provide vascular resilience to Aβ and shed new light on a potential role of peripherally-acting apoE in AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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