Deciphering mechanisms of action of ACE inhibitors in neurodegeneration using Drosophila models of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) is a devastating neurodegenerative disorder for which there is no cure. Recently, several studies have reported a significant reduction in the incidence and progression of dementia among some patients receiving antihypertensive medications such as angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACE-Is) and angiotensin receptor blockers (ARBs). Why these drugs are beneficial in some AD patients and not others is unclear although it has been shown to be independent of their role in regulating blood pressure. Given the enormous and immediate potential of ACE-Is and ARBs for AD therapeutics it is imperative that we understand how they function. Recently, studies have shown that ACE-Is and ARBs, which target the renin angiotensin system in mammals, are also effective in suppressing neuronal cell death and memory defects in Drosophila models of AD despite the fact that this pathway is not conserved in flies. This suggests that the beneficial effects of these drugs may be mediated by distinct and as yet, identified mechanisms. Here, we discuss how the short lifespan and ease of genetic manipulations available in Drosophila provide us with a unique and unparalleled opportunity to rapidly identify the targets of ACE-Is and ARBs and evaluate their therapeutic effectiveness in robust models of 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».