Amla enhances autophagy and modulates beta amyloid metabolism in an in vitro model of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) is a progressive, fatal neurodegenerative disease characterized by extensive neuronal loss associated with increased accumulation of the beta amyloid (Aβ) protein. Reducing production, preventing aggregation and improving clearance of Aβare areas of active research in the development of therapeutic agents to ameliorate neurodegeneration in AD. The Indian plant amla (Emblicaofficinalis), commonly known as Indian gooseberry, has widely been utilized in traditional Ayurvedic medicine preparations in the treatment of a variety of disease conditions including cardiovascular disease and diabetes: accumulating evidence also suggests that amla may be beneficial in AD. Amla exhibits antioxidant, anti-inflammatory, and anti-apoptotic mechanisms and more recently has been shown to modulate autophagy; a vital protein degradation pathway involved in the clearance of damaged organelles and aggregate proteins in cells. Our own recent in vitro work shows that amla extract enhances autophagy and modulates accumulation of proteolytic products of Amyloid precursor protein (APP) such as APP-C terminal fragments (C99, C83). Amla treatment (50-300 μg/ml) induced a dose-dependent increase in autophagic flux, as measured by Western blotting utilizing an LC3 directed antibody as an autophagosome marker. At similar concentrations, amla treatment also reduced accumulation of APP C-terminal fragment levels by 33 to 77%. However, no significant changes were observed in APP levels, indicating that amla did not alter APP production. Overall, our findings suggest that amla may confer beneficial effects through modulating autophagy and Aβ metabolism, and warrants further investigation as a potential therapeutic agent in AD
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».