Macromolecular nanoparticles to attenuate both reactive oxygen species and inflammatory damage for treating Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Prevention and early intervention are the current focus of treatment for Alzheimer's disease (AD). An increase in reactive oxygen species (ROS) is a feature of the early stages of AD, thus suggesting that the removal of excess ROS can be a viable method of improving AD. Natural polyphenols are able to scavenge ROS and thus promising for treating AD. However, some issues need to be addressed. Among them, important are that most polyphenols are hydrophobic, have low bioavailability in the body, are easily degraded, and that single polyphenols have insufficient antioxidant capacity. In this study, we employed two polyphenols, resveratrol (RES) and oligomeric proanthocyanidin (OPC), and creatively grafted them with hyaluronic acid (HA) to form nanoparticles to address the aforementioned issues. Meanwhile, we strategically grafted the nanoparticles with the B6 peptide, enabling the nanoparticles to cross the blood-brain barrier (BBB) and enter the brain for AD treatment. Our results illustrate that B6-RES-OPC-HA nanoparticles can significantly scavenge ROS, reduce brain inflammation, and improve learning and memory ability in AD mice. B6-RES-OPC-HA nanoparticles have the potential to prevent and alleviate early 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».