Sex and region-specific disruption of autophagy and mitophagy in Alzheimer’s disease: linking cellular dysfunction to cognitive decline
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Notice bibliographique
Résumé
Macroautophagy and mitophagy are critical processes in Alzheimer's disease (AD), yet their links to behavioral outcomes, particularly sex-specific differences, are not fully understood. This study investigates autophagic (LC3B-II, SQSTM1) and mitophagic (BNIP3L, BNIP3, BCL2L13) markers in the cortex and hippocampus of male and female 3xTg-AD mice, using western blotting, transmission electron microscopy (TEM), and behavioral tests (novel object recognition and novel object placement). Significant sex-specific differences emerged: female 3xTg-AD mice exhibited autophagosome accumulation due to impaired degradation in the cortex, while males showed fewer autophagosomes, especially in the hippocampus, without significant degradation changes. TEM analyses demonstrated variations in mitochondrial and mitophagosome numbers correlated with memory outcomes. Females had enhanced mitophagy, with higher BNIP3L and BCL2L13 levels, whereas males showed elevated BNIP3 dimers. Cognitive deficits in females correlated with mitochondrial dysfunction in the cortex, while in males, higher LC3B-II levels associated positively with cognitive performance, suggesting protective autophagy effects. Using machine learning, we predicted mitophagosome and mitochondrial numbers based on behavioral data, pioneering a predictive approach to cellular outcomes in AD. These findings underscore the importance of sex-specific regulation of autophagy and mitophagy in AD and support personalized therapeutic approaches targeting these pathways. Integrating machine learning emphasizes its potential to advance neurodegenerative research. Sex-specific differences in autophagy and mitophagy regulation in Alzheimer's disease (AD) are highlighted. Female 3xTg-AD mice show autophagosome accumulation and cognitive deficits, while males exhibit variations in mitophagy markers and behavior.
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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 | 0,000 | 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 découle