Inhibition of Tau Protein Aggregation Using Small Molecule Inhibitors and Immunotherapies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Tau protein aggregation is one of the biomarkers of neurodegenerative diseases and is a viable drug target. Small molecules and immunotherapies have been tested targeting tauopathies. Understanding of the inhibitor mode‐of‐action is needed in order to develop effective drugs against neurodegeneration. Method The full length tau protein (2N4R, 441) was used in vitro with aggregation inducers: heparin and arachidonic acid. We have used small molecule inhibitors based of dopamine receptor agonist as inhibitors of tau aggregation in vitro. The inhibition of tau aggregation was also conducted in vitro using anti‐tau antibodies. The biophysical methods including electron microscopy and fluorescence spectroscopy were used to measure inhibitor efficiency. Result The anti‐tau antibodies which target epitope in R1‐R4 repeat domain were most effective in inhibition aggregation. The small molecules containing catechol groups were effective aggregation inhibitors and were in micromolar range, which was similar to the efficacy of methylene blue. Conclusion The tau aggregation was inhibited in vitro using dual approach, with small and large molecules, indicating that both strategies are viable against tauopathies. Future work will require design of multifunctional inhibitors to improve selectivity and potency.
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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 ».