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Enregistrement W4389030433 · doi:10.1007/s12035-023-03818-6

Uric Acid Mitigates Cognitive Deficits via TFEB-Mediated Microglial Autophagy in Mice Models of Alzheimer’s Disease

2023· article· en· W4389030433 sur OpenAlexaff
Qian Xiao, Jiaojiao Wang, Qiuyun Tian, Na Tian, Qi Tian, Xin He, Zhifang Dong

Notice bibliographique

RevueMolecular Neurobiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of ChongqingNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAutophagyNeuroprotectionMorris water navigation taskGenetically modified mouseMicrogliaTFEBPharmacologyChemistryTransgeneNeuroscienceMedicineHippocampusBiologyInternal medicineBiochemistryInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clinical trials have demonstrated the potential neuroprotective effects of uric acid in Alzheimer's disease. However, the specific mechanism underlying the neuroprotective effect of uric acid remains unclear. In the present study, we investigated the neuroprotective effect and underlying mechanism of uric acid in Alzheimer's disease mouse models. Various behavioral tests including elevated plus maze, Barnes maze, and Morris water maze was conducted to evaluate the impact of uric acid on cognitive function in β-amyloid microinjection and APP23/PS45 double transgenic mice models of Alzheimer's disease. Immunohistochemical staining was employed to visualize pathological changes in the brains of Alzheimer's disease mice. Western blotting and immunofluorescence techniques were used to assess levels of autophagy-related proteins and transcription factor EB -related signaling pathways. BV2 cells were used to investigate the association between uric acid and microglial autophagy. We reported that uric acid treatment significantly alleviated memory decline and β-amyloid pathology in β-amyloid -induced Alzheimer's disease model mice and APP23/PS45 double transgenic Alzheimer's disease model mice. Furthermore, uric acid activated microglia and upregulated the autophagy-related proteins such as LC3II/I ratio, Beclin-1 and LAMP1 in the hippocampus of Alzheimer's disease model mice. Similarly, uric acid protected BV2 cells from β-amyloid toxicity by upregulating the expressions of Beclin-1, LAMP1 and the LC3II/I ratio, whereas genetic inhibition of transcription factor EB completely abolished these protective effects. Our results indicate that uric acid may serve as a novel activator of transcription factor EB to induce microglia autophagy and facilitate β-amyloid degradation, thereby improving cognitive function in Alzheimer's disease model mice. Therefore, these findings suggest that uric acid may be a novel therapeutic agent for Alzheimer's disease treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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