Early diagnosis and treatment of Alzheimer’s disease by targeting toxic soluble Aβ oligomers
Notice bibliographique
Résumé
Transient soluble oligomers of amyloid-β (Aβ) are toxic and accumulate early prior to insoluble plaque formation and cognitive impairment in Alzheimer’s disease (AD). Synthetic cyclic D,L-α-peptides (e.g., 1 ) self-assemble into cross β-sheet nanotubes, react with early Aβ species (1-3 mers), and inhibit Aβ aggregation and toxicity in stoichiometric concentrations, in vitro. Employing a semicarbazide as an aza-glycine residue with an extra hydrogen-bond donor to tune nanotube assembly and amyloid engagement, [azaGly 6 ]- 1 inhibited Aβ aggregation and toxicity at substoichiometric concentrations. High-resolution NMR studies revealed dynamic interactions between [azaGly 6 ]- 1 and Aβ42 residues F19 and F20, which are pivotal for early dimerization and aggregation. In an AD mouse model, brain positron emission tomography (PET) imaging using stable 64 Cu-labeled (aza)peptide tracers gave unprecedented early amyloid detection in 44-d presymptomatic animals. No tracer accumulation was detected in the cortex and hippocampus of 44-d-old 5xFAD mice; instead, intense PET signal was observed in the thalamus, from where Aβ oligomers may spread to other brain parts with disease progression. Compared with standard 11 C-labeled Pittsburgh compound-B ( 11 C-PIB), which binds specifically fibrillar Aβ plaques, 64 Cu-labeled (aza)peptide gave superior contrast and uptake in young mouse brain correlating with Aβ oligomer levels. Effectively crossing the blood–brain barrier (BBB), peptide 1 and [azaGly 6 ]- 1 reduced Aβ oligomer levels, prolonged lifespan of AD transgenic Caenorhabditis elegans , and abated memory and behavioral deficits in nematode and murine AD models. Cyclic (aza)peptides offer novel promise for early AD diagnosis and therapy.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».