Repurposing beta-3 adrenergic receptor agonists for Alzheimer’s disease: beneficial effects in a mouse model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Old age, the most important risk factor for Alzheimer's disease (AD), is associated with thermoregulatory deficits. Brown adipose tissue (BAT) is the main thermogenic driver in mammals and its stimulation, through β3 adrenergic receptor (β3AR) agonists or cold acclimation, counteracts metabolic deficits in rodents and humans. Studies in animal models show that AD neuropathology leads to thermoregulatory deficits, and cold-induced tau hyperphosphorylation is prevented by BAT stimulation through cold acclimation. Since metabolic disorders and AD share strong pathogenic links, we hypothesized that BAT stimulation through a β3AR agonist could exert benefits in AD as well. METHODS: CL-316,243, a specific β3AR agonist, was administered to the triple transgenic mouse model of AD (3xTg-AD) and non-transgenic controls from 15 to 16 months of age at a dose of 1 mg/kg/day i.p. RESULTS: Here, we show that β3AR agonist administration decreased body weight and improved peripheral glucose metabolism and BAT thermogenesis in both non-transgenic and 3xTg-AD mice. One-month treatment with a β3AR agonist increased recognition index by 19% in 16-month-old 3xTg-AD mice compared to pre-treatment (14-month-old). Locomotion, anxiety, and tau pathology were not modified. Finally, insoluble Aβ42/Aβ40 ratio was decreased by 27% in the hippocampus of CL-316,243-injected 3xTg-AD mice. CONCLUSIONS: Overall, our results indicate that β3AR stimulation reverses memory deficits and shifts downward the insoluble Aβ42/Aβ40 ratio in 16-month-old 3xTg-AD mice. As β3AR agonists are being clinically developed for metabolic disorders, repurposing them in AD could be a valuable therapeutic strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».