Differential Effects of Endocannabinoids on Amyloid-Beta Aggregation and Toxicity
Notice bibliographique
Résumé
The regulation and metabolism of the endocannabinoid system has received extensive attention for their potential neuroprotective effect in neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease (AD), which is characterized by amyloid β (Aβ) -induced cell toxicity, inflammation, and oxidative stress. Using in vitro techniques and two cell lines, the mouse hippocampus-derived HT22 cells and Chinese hamster ovary (CHO) cells expressing human cannabinoid receptor type 1 (CB1), we investigated the ability of endocannabinoids to inhibit Aβ aggregation and protect cells against Aβ toxicity. The present study provides evidence that endocannabinoids N-arachidonoyl ethanol amide (AEA), noladin and O-arachidonoyl ethanolamine (OAE) inhibit Aβ42 aggregation. They were able to provide protection against Aβ42 induced cytotoxicity via receptor-mediated and non-receptor-mediated mechanisms in CB1-CHO and HT22 cells, respectively. The aggregation kinetic experiments demonstrate the anti-Aβ aggregation activity of some endocannabinoids (AEA, noladin). These data demonstrate the potential role and application of endocannabinoids in AD pathology and treatment.
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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 ».