Cathepsin D: Analysis of its potential role as an amyloid beta degrading protease
Notice bibliographique
Résumé
Proteolysis catalyzed by the major lysosomal aspartyl protease cathepsin-D (CTSD) appears to be of pivotal importance for proteostasis within the central nervous system and in neurodegeneration. Neuronal Ceroid Lipofuscinosis (NCL) type 10 is caused by a lack of CTSD leading to a defective autophagic flow and pathological accumulation of proteins. We previously demonstrated a therapeutic-relevant clearance of protein aggregates after dosing a NCL10 mouse model with recombinant human pro-cathepsin-D (proCTSD). Similar results could be achieved in cells and mice accumulating α-synuclein. Prompted by these positive effects and our in vitro findings showing that cathepsin-D can cleave the Alzheimer's Disease (AD)-causing amyloid beta peptides (Aβ), we envisaged that such a treatment with proCTSD could similarly be effective in clearance of potentially toxic Aβ species. We demonstrated that CTSD is able to cleave human Aβ1–42 by using liquid chromatography-mass spectrometry. Intracerebral dosing of proCTSD in a NCL10 (CTSD knockout) mouse model revealed uptake and processing of CTSD to its mature and active form. However, the re-addition of CTSD did not obviously affect intracellular APP processing or the generation of soluble APP and Aβ-species. ProCTSD treated HEK cells in comparison with untreated cells were found to contain comparable levels of soluble and membrane bound APP and Aβ-species. Also, the early intracranial application (P1 and P20) of proCTSD in the 5xFAD mouse model did not change Aβ pathology, plaque number and plaque composition and neuroinflammation, however we observed an increased level of Aβ1–42 in the CSF. Our data confirm proteolytic cleavage of human Aβ1–42 by CTSD but exclude a prominent role of CTSD in APP processing and Aβ degradation in our in vitro and in vivo models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».