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Enregistrement W4406814502 · doi:10.1016/j.biomaterials.2025.123142

Brain microenvironment-remodeling nanomedicine improves cerebral glucose metabolism, mitochondrial activity and synaptic function in a mouse model of Alzheimer's disease

2025· article· en· W4406814502 sur OpenAlexafffund
Elliya Park, Chunsheng He, Azhar Z. Abbasi, Meng Tian, Shudi Huang, Li‐Ting Wang, John Georgiou, Graham L. Collingridge, Paul E. Fraser, Jeffrey T. Henderson, Xiao Yu Wu

Notice bibliographique

RevueBiomaterials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKrembil FoundationWeston Brain Institute
Mots-clésNanomedicineFunction (biology)NeuroscienceMitochondrionDiseaseMetabolismCarbohydrate metabolismBrain functionMedicineMaterials scienceBiologyCell biologyInternal medicineNanotechnologyNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

⁸F]FDG-PET imaging in vivo, with glucose metabolism and mitochondrial activity analyzed by biomarkers and studies with primary neurons in vitro. Synaptic function was evaluated by both biomarkers and electrophysiologic analysis. Current study shows that intravenously administered Ab-TP-MDNPs enhanced cerebral glucose utilization, improved glucose metabolism, mitochondrial activity, and increased the levels of neprilysin, O-glycosylation. The consequence of this was enhanced glucose and ATP availability, resulting in improved long-term potentiation for promoting neuronal synaptic function. This study highlights the importance of targeting the metabolism of complex disease pathologies in addressing disease-modifying therapeutics for neurodegenerative disorders such as Alzheimer's disease.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations19
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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