Evaluation of Additive Neuroprotective Effect of Combination Therapy for Parkinson’s Disease Using In Vitro Models
Notice bibliographique
Résumé
Background: All the processes leading to neurodegeneration cannot be addressed with just one medication. Combinations of drugs affecting various disease mechanisms concurrently could demonstrate improved effect in slowing the course of Parkinson’s disease (PD). Objective: This was a drug-repurposing experiment designed to assess several combinations of nine drugs for possible added or synergistic efficacy using in vitro models of PD. Methods: We evaluated 44 combinations of the nine medications (sodium phenylbutyrate, terazosin, exenatide, ambroxol, deferiprone, coenzyme-Q10, creatine, dasatinib and tauroursodeoxycholic acid) selected for their previously demonstrated evidence of their impact on different targets, showing neuroprotective properties in preclinical models of PD. We utilized wild-type induced pluripotent stem-cell-derived human dopaminergic neurons treated with 1-methyl-4-phenylpyridinium for initial screening. We retested some combinations using an idiopathic PD patient-derived induced pluripotent stem cell line and alpha-synuclein triplication line. We assessed anti-neuroinflammatory effects using human microglia cells. As metrics, we evaluated neurite length, number of branch points per mm2, the number of live neurons, neurofilament heavy chain and pro-inflammatory cytokines. Results: We have identified four combinations of two to three drugs that showed an additive protective effect in some endpoints. Only the combination of sodium phenylbutyrate, exenatide and tauroursodeoxycholic acid showed improvement in four endpoints studied. Conclusions: We demonstrated that some of the medications, used in combination, can exert an additive neuroprotective effect in preclinical models of PD that is superior to that of each of the compounds individually. This project can lead to the development of the first treatment for PD that can slow or prevent its progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».