A positive allosteric modulator for the muscarinic receptor (M1 mAChR) improves pathology and cognitive deficits in female <scp>APPswe</scp>/PSEN1ΔE9 mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disease characterized by progressive cognitive decline, and women account for 60% of diagnosed cases. β-Amyloid (Aβ) oligomers are considered the principal neurotoxic species in AD brains. The M1 muscarinic ACh receptor (M1 mAChR) plays a key role in memory and learning. M1 mAChR agonists show pro-cognitive activity but cause many adverse off-target effects. A new orally bioavailable M1 mAChR positive allosteric modulator (PAM), VU0486846, is devoid of direct agonist activity or adverse effects but was not tested for disease-modifying efficacy in female AD mice. EXPERIMENTAL APPROACH: ) for 4 or 8 weeks. Cognitive function of mice was assessed after treatment, and brains were harvested for biochemical and immunohistochemical assessment. KEY RESULTS: VU0486846 improved cognitive function of APPswe mice when tested in novel object recognition and Morris water maze. This was paralleled by a significant reduction in Aβ oligomers and plaques and neuronal loss in the hippocampus. VU0486846 reduced Aβ oligomer production in APPswe mice by increasing M1 mAChR expression and shifting the processing of amyloid precursor protein from amyloidogenic cleavage to non-amyloidogenic cleavage. Specifically, VU0486846 reduced the expression of β-secretase 1 (BACE1), whereas it enhanced the expression of the α-secretase ADAM10 in APPswe hippocampus. CONCLUSION AND IMPLICATIONS: Using M1 mAChR PAMs can be a viable disease-modifying approach that should be exploited clinically to slow AD in women.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».