FAK-Mediated Signaling Controls Amyloid Beta Overload, Learning and Memory Deficits in a Mouse Model of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
The non-receptor focal adhesion kinase (FAK) is highly expressed in the central nervous system during development, where it regulates neurite outgrowth and axon guidance, but its role in the adult healthy and diseased brain, specifically in Alzheimer's disease (AD), is largely unknown. Using the 3xTg-AD mouse model, which carries three mutations associated with familial Alzheimer's disease (APP KM670/671NL Swedish, PSEN1 M146V, MAPT P301L) and develops age-related progressive neuropathology including amyloid plaques and Tau tangles, we describe here, for the first time, the in vivo role of FAK in AD pathology. Our data demonstrate that while site-specific knockdown in the hippocampi of 3xTg-AD mice has no effect on learning and memory, hippocampal overexpression of the protein leads to a significant decrease in learning and memory capabilities, which is accompanied by a significant increase in amyloid β (Aβ) load. Furthermore, neuronal morphology is altered following hippocampal overexpression of FAK in these mice. High-throughput proteomics analysis of total and phosphorylated proteins in the hippocampi of FAK overexpressing mice indicates that FAK controls AD-like phenotypes by inhibiting cytoskeletal remodeling in neurons which results in morphological changes, by increasing Tau hyperphosphorylation, and by blocking astrocyte differentiation. FAK activates cell cycle re-entry and consequent cell death while downregulating insulin signaling, thereby increasing insulin resistance and leading to oxidative stress. Our data provide an overview of the signaling networks by which FAK regulates AD pathology and identify FAK as a novel therapeutic target for treating AD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».