Intranasal Paclitaxel Alters Alzheimer’s Disease Phenotypic Features in 3xTg-AD Mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microtubule stabilizing drugs, commonly used as anti-cancer therapeutics, have been proposed for treatment of Alzheimer's disease (AD); however, many do not cross the blood-brain barrier. OBJECTIVE: This research investigated if paclitaxel (PTX) delivered via the intranasal (IN) route could alter the phenotypic progression of AD in 3xTg-AD mice. METHODS: We administered intranasal PTX in 3XTg-AD mice (3xTg-AD n = 15, 10 weeks and n = 10, 44 weeks, PTX: 0.6 mg/kg or 0.9%saline (SAL)) at 2-week intervals. After treatment, 3XTg-AD mice underwent manganese-enhanced magnetic resonance imaging to measure in vivo axonal transport. In a separate 3XTg-AD cohort, PTX-treated mice were tested in a radial water tread maze at 52 weeks of age after four treatments, and at 72 weeks of age, anxiety was assessed by an elevated-plus maze after 14 total treatments. RESULTS: PTX increased axonal transport rates in treated 3XTg-AD compared to controls (p≤0.003). Further investigation using an in vitro neuron model of Aβ-induced axonal transport disruption confirmed PTX prevented axonal transport deficits. Confocal microscopy after treatment found fewer phospho-tau containing neurons (5.25±3.8 versus 8.33±2.5, p < 0.04) in the CA1, altered microglia, and reduced reactive astrocytes. PTX improved performance of 3xTg-AD on the water tread maze compared to controls and not significantly different from WT (Day 5, 143.8±43 versus 91.5±77s and Day 12, 138.3±52 versus 107.7±75s for SAL versus PTX). Elevated plus maze revealed that PTX-treated 3xTg-AD mice spent more time exploring open arms (Open arm 129.1±80 versus 20.9±31s for PTX versus SAL, p≤0.05). CONCLUSION: Taken collectively, these findings indicate that intranasal-administered microtubule-stabilizing drugs may offer a potential therapeutic option for treating 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.
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».