Detection of β-amyloid aggregates/plaques in 5xFAD mice by labelled native PLGA nanoparticles: implication in the diagnosis of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that increased level/aggregation of β-amyloid (Aβ) peptide, together with enhanced phosphorylation/aggregation of tau protein, play a critical role in the development of Alzheimer's disease (AD), the leading cause of dementia in the elderly. At present, AD diagnosis is based primarily on cognitive assessment, neuroimaging, and immunological assays to detect altered levels/deposition of Aβ peptides and tau protein. While measurement of Aβ and tau in the cerebrospinal fluid/blood can indicate disease status, neuroimaging of aggregated Aβ and tau protein in the brain using positron emission tomography (PET) enable to monitor the pathological changes in AD patients. With advancements in nanomedicine, several nanoparticles, apart from drug-delivery, have been used as a diagnostic agent to identify more accurately changes in AD patients. Recently, we reported that FDA approved native PLGA nanoparticles can interact with Aβ to inhibit its aggregation/toxicity in cellular and animal models of AD. Here, we reveal that fluorescence labelled native PLGA following acute intracerebellar injection can identify majority of the immunostained Aβ as well as Congo red labelled neuritic plaques in the cortex of 5xFAD mice. Labelling of plaques by PLGA is apparent at 1 h, peak around 3 h and then start declining by 24 h after injection. No fluorescent PLGA was detected in the cerebellum of 5xFAD mice or in any brain regions of wild-type control mice following injection. These results provide the very first evidence that native PLGA nanoparticles can be used as a novel nano-theragnostic agent in the treatment as well as diagnosis of AD pathology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».