The amyloid-β1–42-oligomer interacting peptide D-AIP possesses favorable biostability, pharmacokinetics, and brain region distribution
Notice bibliographique
Résumé
We have previously developed a unique 8-amino acid Aβ42 oligomer-Interacting Peptide (AIP) as a novel anti-amyloid strategy for the treatment of Alzheimer's disease. Our lead candidate has successfully progressed from test tubes (i.e., in vitro characterization of protease-resistant D-AIP) to transgenic flies (i.e., in vivo rescue of human Aβ42-mediated toxicity via D-AIP-supplemented food). In the present study, we examined D-AIP in terms of its stability in multiple biological matrices (i.e., ex-vivo mouse plasma, whole blood, and liver S9 fractions) using MALDI mass spectrometry, pharmacokinetics using a rapid and sensitive LC-MS method, and blood brain barrier (BBB) penetrance in WT C57LB/6 mice. D-AIP was found to be relatively stable over 3 h at 37 °C in all matrices tested. Finally, label-free MALDI imaging showed that orally administered D-AIP can readily penetrate the intact BBB in both male and female WT mice. Based upon the favorable stability, pharmacokinetics, and BBB penetration outcomes for orally administered D-AIP in WT mice, we then examined the effect of D-AIP on amyloid "seeding" in vitro (i.e., freshly monomerized versus preaggregated Aβ42). Complementary biophysical assays (ThT, TEM, and MALDI-TOF MS) showed that D-AIP can directly interact with synthetic Aβ42 aggregates to disrupt primary and/or secondary seeding events. Taken together, the unique mechanistic and desired therapeutic potential of our lead D-AIP candidate warrants further investigation, that is, testing of D-AIP efficacy on the altered amyloid/tau pathology in transgenic mouse models of Alzheimer's disease.
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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) | 0,000 | 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 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 ».