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Enregistrement W7117243092 · doi:10.1002/alz70856_101081

Slow wave sleep as a biomarker and therapeutic target for Alzheimer's disease

2025· article· en· W7117243092 sur OpenAlexaff
Brianne A. Kent, Mayuko Arai

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerDiseaseSleep (system call)Slow-wave sleepTherapeutic approach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Sleep disturbances are prevalent among individuals diagnosed with Alzheimer's disease (AD), typically manifested as low levels of slow‐wave sleep (SWS; N3 stage). Restoring SWS has been proposed as an intervention to slow AD progression. Trazodone, an antidepressant with sleep‐promoting properties, is frequently prescribed off‐label to improve sleep. Notably, it is well‐tolerated in elderly individuals and has been shown to specifically enhance SWS. Given its potential benefits, trazodone has been proposed as an intervention for AD. However, research on its effects beyond its antidepressant properties remains limited. This study aimed to evaluate the effects of chronic trazodone administration in a mouse model of AD, marking the first assessment of its potential as a disease‐modifying therapeutic for AD. Method We have developed a translationally‐focused administration paradigm for trazodone in C57BL/6J mice and demonstrated that acute trazodone administration dose‐dependently enhances NREM sleep and increases delta power during NREM sleep. Using this validated protocol, we administered trazodone (60mg/kg) daily to APP NL‐F mice (up to 60 days) to evaluate its effects on EEG power spectra, behaviour/cognition, and neuropathology. Two age groups were selected to represent early (9 months) and intermediate (14 months) stages of neuropathology. Result Preliminary analysis revealed that trazodone consistently enhances slow oscillation and delta power during NREM sleep over a 60‐day treatment period ( p = 0.0040, comparing baseline with 1, 4, and 8 weeks of treatment in the 9‐month‐old cohort). Importantly, preliminary neuropathological analysis reveals that 60 days of trazodone treatment leads to lower levels of Aβ pathologies, particularly in male mice. Specifically, in male APP NL‐F mice treated with trazodone from 14 to 16 months of age, the treatment was associated with significantly lower amyloid plaques in the dorsal hippocampus (46 % lower, p = 0.0174) and fibrillary plaques in the parietal cortex (18% lower, p = 0.0495). Furthermore, trazodone treatment in the male mice showed a downward trend in insoluble Aβ 42 levels (40% lower, p = 0.0555). Touchscreen cognitive testing is ongoing in 13‐ to 14‐month‐old APP NL‐F mice. Conclusion Our research suggests that trazodone should be explored as a potential disease‐modifying therapeutic for AD.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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