Development of an α-synuclein knockdown peptide and evaluation of its efficacy in Parkinson’s disease models
Notice bibliographique
Résumé
Convincing evidence supports the premise that reducing α-synuclein levels may be an effective therapy for Parkinson's disease (PD); however, there has been lack of a clinically applicable α-synuclein reducing therapeutic strategy. This study was undertaken to develop a blood-brain barrier and plasma membrane-permeable α-synuclein knockdown peptide, Tat-βsyn-degron, that may have therapeutic potential. The peptide effectively reduced the level of α-synuclein via proteasomal degradation both in cell cultures and in animals. Tat-βsyn-degron decreased α-synuclein aggregates and microglial activation in an α-synuclein pre-formed fibril model of spreading synucleinopathy in transgenic mice overexpressing human A53T α-synuclein. Moreover, Tat-βsyn-degron reduced α-synuclein levels and significantly decreased the parkinsonian toxin-induced neuronal damage and motor impairment in a mouse toxicity model of PD. These results show the promising efficacy of Tat-βsyn-degron in two different animal models of PD and suggest its potential use as an effective PD therapeutic that directly targets the disease-causing process.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».