Adiponectin deficiency accelerates brain aging via mitochondria-associated neuroinflammation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A wide spectrum of changes occurs in the brain with age, from molecular to morphological aspects, and inflammation accompanied by mitochondria dysfunction is one of the significant factors associated with age. Adiponectin (APN), an essential adipokine in glucose and lipid metabolism, is involved in the aging; however, its role in brain aging has not been adequately explored. Here, we aimed to explore the relationship between APN deficiency and brain aging using multiple biochemical and pharmacological methods to probe APN in humans, KO mice, primary microglia, and BV2 cells. RESULTS: We found that declining APN levels in aged human subjects correlated with dysregulated cytokine levels, while APN KO mice exhibited accelerated aging accompanied by learning and memory deficits, anxiety-like behaviors, neuroinflammation, and immunosenescence. APN-deficient mice displayed aggravated mitochondrial dysfunction and HDAC1 upregulation. In BV2 cells, the APN receptor agonist AdipoRon alleviated the mitochondrial deficits and aging markers induced by rotenone or antimycin A. HDAC1 antagonism by Compound 60 (Cpd 60) improved mitochondrial dysfunction and age-related inflammation, as validated in D-galactose-treated APN KO mice. CONCLUSION: These findings indicate that APN is a critical regulator of brain aging by preventing neuroinflammation associated with mitochondrial impairment via HDAC1 signaling.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».