Furosemide as a Probe Molecule for the Treatment of Neuroinflammation in Alzheimer’s Disease
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
The accumulation and deposition of β-amyloid (Aβ) is one postulated cause of Alzheimer’s disease (AD). In addition to its direct toxicity on neurons, Aβ may induce neuroinflammation through the concomitant activation of microglia. Emerging evidence suggests that microglia-mediated neuroinflammation plays an important role in the pathogenesis of AD. As brain macrophages, microglia engulf misfolded-Aβ by phagocytosis. However, the accumulated toxic Aβ may paradoxically “hyper-activate” microglia into a neurotoxic proinflammatory and less phagocytotic phenotype, contributing to neuronal death. This study reports that the known drug furosemide is a potential probe molecule for reducing AD-neuroinflammation. Our data demonstrate that furosemide inhibits the secretion of proinflammatory TNF-α, IL-6, and nitric oxide; downregulates the mRNA level of Cd86 and the protein expression of COX-2, iNOS; promotes phagocytic activity; and enhances the expression of anti-inflammatory IL-1RA and arginase. Our mechanism of action studies further demonstrate that furosemide reduces LPS-induced upregulation of endoplasmic reticulum (ER) stress marker genes, including Grp78, Atf4, Chop, tXbp1, and sXbp1. These data support the observation that furosemide is a known drug with the capacity to downregulate the proinflammatory microglial M1 phenotype and upregulate the anti-inflammatory M2 phenotype, a potentially powerful and beneficial pharmacologic effect for inflammatory diseases such as 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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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