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Enregistrement W3112255487 · doi:10.1523/jneurosci.1980-20.2020

Zinc Status Alters Alzheimer's Disease Progression through NLRP3-Dependent Inflammation

2021· article· en· W3112255487 sur OpenAlexfundno aff
Jack Rivers‐Auty, Víctor S. Tapia, Claire White, Michael J. Daniels, Samuel Drinkall, Paul Kennedy, Harry G. Spence, Yu Shi, Jack Green, Christopher Hoyle, James Cook, Amy Bradley, Alison E. Mather, Ruth Peters, Te‐Chen Tzeng, Margaret J. Gordon, John Beattie, David Brough, Catherine B. Lawrence

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationF. Hoffmann-La RocheAlzheimer SocietyAlzheimer's SocietyBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilUniversity of Southern CaliforniaPfizerBiogenBioClinicaNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbMedical Research CouncilMeso Scale DiagnosticsUniversity of ManchesterAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésZinc deficiency (plant disorder)Alzheimer's diseaseMicrogliaDiseaseInflammationInflammasomeMedicineNeuroinflammationCognitive declineZincImmunologyAmyloid betaInternal medicineDementiaPathologyMicronutrientChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease is a devastating neurodegenerative disease with a dramatically increasing prevalence and no disease-modifying treatment. Inflammatory lifestyle factors increase the risk of developing Alzheimer's disease. Zinc deficiency is the most prevalent malnutrition in the world and may be a risk factor for Alzheimer's disease potentially through enhanced inflammation, although evidence for this is limited. Here we provide epidemiological evidence suggesting that zinc supplementation was associated with reduced risk and slower cognitive decline, in people with Alzheimer's disease and mild cognitive impairment. Using the APP/PS1 mouse model of Alzheimer's disease fed a control (35 mg/kg zinc) or diet deficient in zinc (3 mg/kg zinc), we determined that zinc deficiency accelerated Alzheimer's-like memory deficits without modifying amyloid β plaque burden in the brains of male mice. The NLRP3-inflammasome complex is one of the most important regulators of inflammation, and we show here that zinc deficiency in immune cells, including microglia, potentiated NLRP3 responses to inflammatory stimuli in vitro , including amyloid oligomers, while zinc supplementation inhibited NLRP3 activation. APP/PS1 mice deficient in NLRP3 were protected against the accelerated cognitive decline with zinc deficiency. Collectively, this research suggests that zinc status is linked to inflammatory reactivity and may be modified in people to reduce the risk and slow the progression of Alzheimer's disease. SIGNIFICANCE STATEMENT Alzheimer's disease is a common condition mostly affecting the elderly. Zinc deficiency is also a global problem, especially in the elderly and also in people with Alzheimer's disease. Zinc deficiency contributes to many clinical disorders, including immune dysfunction. Inflammation is known to contribute to the risk and progression of Alzheimer's disease; thus, we hypothesized that zinc status would affect Alzheimer's disease progression. Here we show that zinc supplementation reduced the prevalence and symptomatic decline in people with Alzheimer's disease. In an animal model of Alzheimer's disease, zinc deficiency worsened cognitive decline because of an enhancement in NLRP3-driven inflammation. Overall, our data suggest that zinc status affects Alzheimer's disease progression, and that zinc supplementation could slow the rate of cognitive decline.

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations79
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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