Adiponectin alleviated Alzheimer‐like pathologies via autophagy‐lysosomal activation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Adiponectin (APN) deficiency has also been associated with Alzheimer-like pathologies. Recent studies have illuminated the importance of APN signaling in reducing Aβ accumulation, and the Aβ elimination mechanism remains rudimentary. Therefore, we aimed to elucidate the APN role in reducing Aβ accumulation and its associated abnormalities by targeting autophagy and lysosomal protein changes. To assess, we performed a combined pharmacological and genetic approach while using preclinical models and human samples. Our results demonstrated that the APN level significantly diminished in the plasma of patients with dementia and 5xFAD mice (6 months old), which positively correlated with Mini-Mental State Examination (MMSE), and negatively correlated with Clinical Dementia Rating (CDR), respectively. APN deficiency accelerated cognitive impairment, Aβ deposition, and neuroinflammation in 5xFAD mice (5xFAD*APN KO), which was significantly rescued by AdipoRon (AR) treatment. Furthermore, AR treatment also markedly reduced Aβ deposition and attenuated neuroinflammation in APP/PS1 mice without altering APP expression and processing. Interestingly, AR treatment triggered autophagy by mediating AMPK-mTOR pathway signaling. Most importantly, APN deficiency dysregulated lysosomal enzymes level, which was recovered by AR administration. We further validated these changes by proteomic analysis. These findings reveal that APN is the negative regulator of Aβ deposition and its associated pathophysiologies. To eliminate Aβ both extra- and intracellular deposition, APN contributes via the autophagic/lysosomal pathway. It presents a therapeutic avenue for AD therapy by targeting autophagic and lysosomal signaling.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle