Trehalose Conjugates of Silybin as Prodrugs for Targeting Toxic Aβ Aggregates
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) is linked to the abnormal accumulation of amyloid β peptide (Aβ) aggregates in the brain. Silybin B, a natural compound extracted from milk thistle ( Silybum marianum ), has been shown to significantly inhibit Aβ aggregation in vitro and to exert neuroprotective properties in vivo . However, further explorations of silybin B’s clinical potential are currently limited by three main factors: (a) poor solubility, (b) instability in blood serum, and (c) only partial knowledge of silybin’s mechanism of action. Here, we address these three limitations. We demonstrate that conjugation of a trehalose moiety to silybin significantly increases both water solubility and stability in blood serum without significantly compromising its antiaggregation properties. Furthermore, using a combination of biophysical techniques with different spatial resolution, that is, TEM, ThT fluorescence, CD, and NMR spectroscopy, we profile the interactions of the trehalose conjugate with both Aβ monomers and oligomers and evidence that silybin may shield the “toxic” surfaces formed by the N-terminal and central hydrophobic regions of Aβ. Finally, comparative analysis with silybin A, a less active diastereoisomer of silybin B, revealed how even subtle differences in chemical structure may entail different effects on amyloid inhibition. The resulting insight on the mechanism of action of silybins as aggregation inhibitors is anticipated to facilitate the future investigation of silybin’s therapeutic potential.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».