Cellulose ether treatment inhibits amyloid beta aggregation, neuroinflammation and cognitive deficits in transgenic mouse model of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is an incurable, progressive and devastating neurodegenerative disease. Pathogenesis of AD is associated with the aggregation and accumulation of amyloid beta (Aβ), a major neurotoxic mediator that triggers neuroinflammation and memory impairment. Recently, we found that cellulose ether compounds (CEs) have beneficial effects against prion diseases by inhibiting protein misfolding and replication of prions, which share their replication mechanism with Aβ. CEs are FDA-approved safe additives in foods and pharmaceuticals. Herein, for the first time we determined the therapeutic effects of the representative CE (TC-5RW) in AD using in vitro and in vivo models. Our in vitro studies showed that TC-5RW inhibits Aβ aggregation, as well as neurotoxicity and immunoreactivity in Aβ-exposed human and murine neuroblastoma cells. In in vivo studies, for the first time we observed that single and weekly TC-5RW administration, respectively, improved memory functions of transgenic 5XFAD mouse model of AD. We further demonstrate that TC-5RW treatment of 5XFAD mice significantly inhibited Aβ oligomer and plaque burden and its associated neuroinflammation via regulating astrogliosis, microgliosis and proinflammatory mediator glial maturation factor beta (GMFβ). Additionally, we determined that TC-5RW reduced lipopolysaccharide-induced activated gliosis and GMFβ in vitro. In conclusion, our results demonstrate that CEs have therapeutic effects against Aβ pathologies and cognitive impairments, and direct, potent anti-inflammatory activity to rescue neuroinflammation. Therefore, these FDA-approved compounds are effective candidates for developing therapeutics for AD and related neurodegenerative diseases associated with protein misfolding.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».