Temporal Characterization of the Amyloidogenic APPswe/PS1dE9;hAPOE4 Mouse Model of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) is a devastating disorder with a global prevalence estimated at 55 million people. In clinical studies administering certain anti-beta-amyloid (Aβ) antibodies, amyloid-related imaging abnormalities (ARIAs) have emerged as major adverse events. The frequency of these events is higher among apolipoprotein ε4 allele carriers (APOE4) compared to non-carriers. To reflect patients most at risk for vascular complications of anti-Aβ immunotherapy, we selected an APPswe/PS1dE9 transgenic mouse model bearing the human APOE4 gene (APPPS1:E4) and compared it with the same APP/PS1 mouse model bearing the human APOE3 gene (APOE ε3 allele; APPPS1:E3). Using histological and biochemical analyses, we characterized mice at three ages: 8, 12, and 16 months. Female and male mice were assayed for general cerebral fibrillar and pyroglutamate (pGlu-3) Aβ deposition, cerebral amyloid angiopathy (CAA), microhemorrhages, apoE and cholesterol composition, astrocytes, microglia, inflammation, lysosomal dysfunction, and neuritic dystrophy. Amyloidosis, lipid deposition, and astrogliosis increased with age in APPPS1:E4 mice, while inflammation did not reveal significant changes with age. In general, APOE4 carriers showed elevated Aβ, apoE, reactive astrocytes, pro-inflammatory cytokines, microglial response, and neuritic dystrophy compared to APOE3 carriers at different ages. These results highlight the potential of the APPPS1:E4 mouse model as a valuable tool in investigating the vascular side effects associated with anti-amyloid immunotherapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».