Covert strokes prior to Alzheimer’s disease onset accelerate peri-lesional pathology but not cognitive deficits in an inducible APP mouse model
Notice bibliographique
Résumé
It is estimated that up to 1 in 3 healthy middle-aged adults will have had a covert stroke during their lifetime. Furthermore, post-stroke, survivors are more than twice as likely to develop dementia. In the present study, we aimed to model the impact of focal subclinical ischemia prior to the onset of AD pathogenesis in a preclinical model. We utilized endothelin-1 to induce ischemia in an iducible transgenic mouse model of Alzheimer's disease, APPsi:tTA, allowing for temporal control of APP gene expression. We induced the focal subclinical ischemic events in the absence of APP expression, thus prior to AD onset. T2 structural magnetic resonance imaging confirmed the volume and location of focal subclinical ischemic lesions to the medial prefrontal cortex. Following recovery from surgery and 7 weeks of APP expression, we found that two subclinical ischemic lesions resulted in a significant localized increase in amyloid load and in microglial activation proximal to the lesion. However, no differences were found in astrogliosis. A battery of behaviour tests was conducted, in which no significant differences were detected in activities of daily living and cognitive function between stroked and sham cohorts. Overall, our results demonstrated that APP expression was the sole driving force behind behavioural deficits. In conclusion, our results suggest that a history of two subclinical strokes prior to AD onset does not worsen early disease trajectory in a mouse model.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».