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Enregistrement W4408963585 · doi:10.18632/aging.206227

Differential senolytic inhibition of normal versus Aβ-associated cholinesterases: implications in aging and Alzheimer’s disease

2025· article· en· W4408963585 sur OpenAlexaff
Sultan Darvesh, Meghan K. Cash, Katrina Forrestall, Hillary Maillet, Dane Sands

Notice bibliographique

RevueAging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholinesterase and Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseAlzheimer's diseaseDifferential (mechanical device)NeuroscienceMedicineInternal medicinePsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular senescence is a hallmark of aging and the age-related condition, Alzheimer’s disease (AD). How senescence contributes to cholinergic and neuropathologic changes in AD remains uncertain. Furthermore, little is known about the relationship between senescence and cholinesterases (ChEs). Acetylcholinesterase (AChE) and butyrylcholinesterase (BChE) are important in neurotransmission, cell cycle regulation, and AD amyloid-β (Aβ) pathology. Senolytic agents have shown therapeutic promise in AD models. Therefore, we evaluated in vitro and in silico activity of senolytics, dasatinib (1), nintedanib (2), fisetin (3), quercetin (4), GW2580 (5), and nootropic, meclofenoxate hydrochloride (6), toward AChE and BChE. As ChEs associated with AD pathology have altered biochemical properties, we also evaluated agents 1-6 in AD brain tissues. Enzyme kinetics showed agents 1, 3, 4, and 6 inhibited both ChEs, while 2 and 5 inhibited only AChE. Histochemistry showed inhibition of Aβ plaque-associated ChEs (1 and 2: both ChEs; 5: BChE; 6: AChE), but not normal neural-associated ChEs. Modeling studies showed 1-6 interacted with the same five binding locations of both ChEs, some of which may be allosteric sites. These agents may exert their beneficial effects, in part, by inhibiting ChEs associated with AD pathology and provide new avenues for development of next-generation inhibitors targeting pathology-associated ChEs.

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)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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