Characterization of Novel Antioxidant VANL‐100 on Akt and GSK3B Protein Activity and Expression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Strong evidence suggests antioxidant therapies modulate Akt and glycogen synthase 3 beta (GSK3B) signalling pathways–molecular mechanisms tightly correlated with the pathophysiology of Alzheimer’s disease (AD). Method The effects of VANL‐100, a novel antioxidant co‐drug, were characterized on Akt and GSK3B signalling in the SH‐SY5Y human neuroblastoma cell line. Cells were treated with varying doses of VANL‐100 and the effects compared to its parent compounds, naringenin (NGN) and alpha‐lipoic acid (ALA) alone or in combination without a chemical link. After 24 hours of treatment, activation and total protein levels of Akt and GSK3B were assessed by Western blot analysis. Result VANL‐100 was 100‐fold more potent at increasing the phosphorylation of Akt (Ser473) (p<0.05) than its parent compounds alone or in combination without being conjugated to one another. Furthermore, VANL‐100 was more effective at inhibiting the activity of GSK3B (Ser9) than either of the parent compounds alone or in combination at a dose of 50uM (p<.05), 100uM (p<.01) and 200uM (p<.05). Conclusion These findings suggest that the novel co‐drug VANL‐100 is more effective at modulating Akt and GSK3B activity than its parent compounds, even when they are administered in combination but not chemically‐linked. Since disruptions in Akt and GSK3B signalling pathways are linked to AD, elucidation of compounds such as VANL‐100 that modulate these pathways supports the use of antioxidant conjugates as potential novel therapeutic strategies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».