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Enregistrement W4281767317 · doi:10.21203/rs.3.rs-1696103/v1

Deficiency of IKKβ in neurons ameliorates Alzheimer’s disease pathology in APP- and tau-transgenic mice

2022· preprint· en· W4281767317 sur OpenAlexfundno aff
Laura Schnöder, Wenqiang Quan, Ye Yu, Inge Tomic, Qinghua Luo, Wenlin Hao, Guoping Peng, Dong Li, Klaus Faßbender, Yang Liu

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität zu KölnChina Scholarship CouncilUniversity of TorontoAlzheimer Forschung InitiativeNational Natural Science Foundation of ChinaYouth Science Foundation of Jiangxi ProvinceUniversität des Saarlandes
Mots-clésGenetically modified mouseMorris water navigation taskTau proteinNeuroinflammationTransgeneCell biologyPhosphorylationKinaseBiologyIκB kinaseAlzheimer's diseaseChemistryNeuroscienceMolecular biologyInternal medicineNF-κBHippocampusSignal transductionImmunologyMedicineBiochemistryInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Alzheimer’s disease (AD) is pathologically characterized by extracellular deposition of amyloid β peptide (Aβ), intracellular neurofibrillary tangles (composed mainly of phosphorylated tau [p-tau]) and neuroinflammation. The pathogenic role of inflammatory activation in AD has been extensively studied; however, the underlying mechanisms remain unclear. In this project, we investigated how neuronal IKKβ/NF-kB regulates AD-associated pathologies in APP- and tau-transgenic AD mice. Methods: APP- and tau-transgenic mice were cross-bred with ikbkb-floxed and nex-cre knock-in mice to generate AD models with deletion of IKKβ specifically in neurons. After assessing cognitive function with the Morris water maze test, mice were analyzed for Aβ and p-tau levels, microglial numbers, transcription of inflammatory genes, apoptosis and synaptic protein levels in the brain by histological, biochemical and molecular biology methods. To explore pathogenic mechanisms, we analyzed the activity and/or protein levels of: 1) β- and γ-secretases, 2) tau-phosphorylating (e.g., GSK3β and p38α-MAPK) and dephosphorylating enzymes (e.g., PP2A and PP2B), and 3) autophagy-related proteins (e.g., LC3B, beclin1 and SQSTM1/p62). In addition, IKKβ-knockdown and wild-type SH-SY5Y cell lines were created to verify the in vivo results.Results: In APP-transgenic mice, neuronal deficiency of IKKβ decreased Aβ load, inflammatory activation, and apoptosis in the brain, and improved cognitive function and maintenance of synaptic proteins (e.g., PSD-95). IKKβ deficiency decreased BACE1 activity and protein in the brain and cultured neuronal cells. In tau-transgenic mice, neuronal deficiency of IKKβ decreased p-tau, shifted pro- to anti-inflammatory activation and inhibited autophagy in the brain. IKKβ deficiency increased expression of PP2A catalytic subunit isoform A, an enzyme dephosphorylating cerebral p-tau. However, deficiency of IKKβ in neurons did not alter the cognitive function and even increased apoptosis in the brain.Conclusions: Deficiency of IKKβ in neurons attenuates Aβ and p-tau loads in the brains of AD mice. As possible molecular mechanisms, IKKβ deficiency decreases BACE1 activity, thereby reducing Aβ production, and increases PP2A expression, promoting p-tau dephosphorylation. However, IKKβ deficiency protects neurons only in APP-transgenic mice, but not in tau-transgenic AD mice. Further studies are needed before IKKβ/NF-kB can be targeted for AD therapies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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