High-Density Lipoprotein Mimetic Peptide 4F Reduces Toxic Amyloid-Beta Exposure to the Blood-Brain Barrier Endothelium in Alzheimer’s Disease Transgenic Mice
Notice bibliographique
Résumé
Aβ accumulation in the blood-brain barrier (BBB) endothelium, which lines the cerebrovascular lumen, is a significant contributor to cerebrovascular dysfunction in Alzheimer’s disease (AD). Reduced high-density lipoprotein (HDL) levels are associated with increased AD risk, and the HDL mimetic peptide 4F has been developed as a promising therapeutic agent to improve cerebrovascular health in AD. In this study, we evaluated the impact of 4F on 125 I-Aβ 42 blood-to-brain distribution using dynamic SPECT/CT imaging in both wild-type and APP/PS1 transgenic mice. Graphical analysis of the imaging data demonstrated that 4F significantly reduced the blood-to-brain influx rate in wild-type mice and the distribution of 125 I-Aβ 42 in the BBB endothelium in APP/PS1 mice. To elucidate the molecular mechanisms underlying the effect of 4F, we evaluated its impact on the p38 pathway and its role in mediating Aβ 42 trafficking in human BBB endothelial cell monolayers. Treatment with 4F significantly decreased Aβ 42 induced p38 activation in BBB endothelial cells. Furthermore, inhibition of p38 kinase significantly reduced endothelial accumulation of fluorescence-labeled Aβ 42 and luminal-to-abluminal permeability across the cell monolayer. While our previous publication has hinted at the potential of 4F to reduce Aβ accumulation in the brain parenchyma, the current findings demonstrated the protective effect of 4F in reducing Aβ 42 accumulation in the BBB endothelium of AD transgenic mice. These findings revealed the impact of a clinically tested agent, the HDL mimetic peptide 4F, on Aβ exposure to the BBB endothelium and offer novel mechanistic insights into potential therapeutic strategies to treat cerebrovascular dysfunction in AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».