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Resumo:
Ein charakteristisches, neuropathologisches Merkmal der Alzheimer-Demenz (AD), der am häufigsten vorkommenden Demenz-Form des Menschen, ist das Auftreten von senilen Plaques im Gehirn der Patienten. Hierbei stellt das neurotoxische A-beta Peptid den Hauptbestandteil dieser Ablagerungen dar. Einen Beitrag zu der pathologisch erhöhten A-beta Generierung liefert das verschobene Expressionsgleichgewicht der um APP-konkurrierenden Proteasen BACE-1 und ADAM10 zu Gunsten der beta-Sekretase BACE-1. In der vorliegenden Dissertation sollten molekulare Mechanismen identifiziert werden, die zu einem pathologisch veränderten Gleichgewicht der APP-Spaltung und somit zum Entstehen und Fortschritt der AD beitragen. Des Weiteren sollten Substanzen identifiziert werden, die durch Beeinflussung der Genexpression einer der beiden Proteasen das physiologische Gleichgewicht der APP-Prozessierung wiederherstellen können und somit therapeutisch einsetzbar sind.rnAnhand eines „Screenings“ von 704 Transkriptionsfaktoren wurden 23 Faktoren erhalten die das Verhältnis ADAM10- pro BACE-1-Promotor Aktivität beeinflussten. Exemplarisch wurden zwei der molekularen Faktoren auf ihren Wirkmechanismus untersucht: Der TF „X box binding protein-1“ (XBP-1), der die so genannte „unfolded protein response“ (UPR) reguliert, erhöhte die Expression von ADAM10 in Zellkultur-Experimenten. Die Menge dieses Faktors war in AD-Patienten im Vergleich zu gesunden, Alters-korrelierten Kontrollen signifikant erniedrigt. Im Gegensatz dazu verminderte der Seneszenz-assoziierte TF „T box 2“ (Tbx2) die Menge an ADAM10 in SH-SY5Y Zellen. Die Expression des Faktors selbst war in post-mortem Kortexgewebe von AD-Patienten erhöht. Zusätzlich zu den TFs konnten in einer Kooperation mit dem Helmholtz Zentrum München drei microRNAs (miRNA 103, 107, 1306) bioinformatisch prädiziert und experimentell validiert werden, die die Expression des humanen ADAM10 reduzierten.rnIm Rahmen dieser Arbeit konnten damit körpereigene Faktoren identifiziert werden, die die Menge an ADAM10 regulieren und folglich potenziell an der Entstehung der gestörten Homöostase der APP-Prozessierung beteiligt sind. Somit ist die AD auch im Hinblick auf eine A-beta-vermittelte Pathologie als multifaktorielle Krankheit zu verstehen, in der verschiedene Regulatoren zur gestörten APP-Prozessierung und somit zur pathologisch gesteigerten A-beta Generierung beitragen können. rnEine pharmakologische Erhöhung der ADAM10 Genexpression würde zu der Freisetzung von neuroprotektivem APPs-alpha und gleichzeitig zu einer reduzierten A-beta Generierung führen. Deshalb war ein weiteres Ziel dieser Arbeit die Evaluierung von Substanzen mit therapeutischem Potenzial im Hinblick auf eine erhöhte ADAM10 Expression. Von 640 FDA-zugelassenen Medikamenten einer Substanz-Bibliothek wurden 23 Substanzen identifiziert, die die Menge an ADAM10 signifikant steigerten während die Expression von BACE-1 und APP unbeeinflusst blieb. In Zusammenarbeit mit dem Institut für Pathologie (Johannes Gutenberg Universität Mainz) wurde ein Zellkultur-basiertes Modell etabliert, um die Permeationsfähigkeit der potenziellen Kandidaten-Substanzen über die Blut-Hirn Schranke (BHS) zu untersuchen. Von den 23 Medikamenten konnten neun im Rahmen des etablierten Modells als BHS-gängig charakterisiert werden. Somit erfüllen diese verbleibenden Medikamente die grundlegenden Anforderungen an ein AD-Therapeutikum. rnADAM10 spaltet neben APP eine Vielzahl anderer Substrate mit unterschiedlichen Funktionen in der Zelle. Zum Beispiel reguliert das Zelladhäsionsmolekül Neuroligin-1 (NL-1), das von ADAM10 prozessiert wird, die synaptische Funktion exzitatorischer Neurone. Aus diesem Grund ist die Abschätzung potenzieller, Therapie-bedingter Nebenwirkungen sehr wichtig. Im Rahmen eines Forschungsaufenthalts an der Universität von Tokio konnte in primären, kortikalen Neuronen der Ratte bei einer Retinoid-induzierten Erhöhung von ADAM10 neben einer vermehrten alpha-sekretorischen APP-Prozessierung auch eine gesteigerte Spaltung von NL-1 beobachtet werden. Dies lässt vermuten, dass bei einer Behandlung mit dem Retinoid Acitretin neben einer vermehrten APP-Spaltung durch ADAM10 auch die Regulation glutamaterger Neurone durch die Spaltung von NL-1 betroffen ist. Anhand eines geeigneten Alzheimer-Tiermodells sollten diese Befunde weiter analysiert werden, um so auf einen sicheren therapeutischen Ansatz bezüglich einer vermehrten ADAM10 Genexpression schließen zu können.rn
Resumo:
Flowers attract honeybees using colour and scent signals. Bimodality (having both scent and colour) in flowers leads to increased visitation rates, but how the signals influence each other in a foraging situation is still quite controversial. We studied four basic questions: When faced with conflicting scent and colour information, will bees choose by scent and ignore the “wrong” colour, or vice versa? To get to the bottom of this question, we trained bees on scent-colour combination AX (rewarded) versus BY (unrewarded) and tested them on AY (previously rewarded colour and unrewarded scent) versus BX (previously rewarded scent and unrewarded colour). It turned out that the result depends on stimulus quality: if the colours are very similar (unsaturated blue and blue-green), bees choose by scent. If they are very different (saturated blue and yellow), bees choose by colour. We used the same scents, lavender and rosemary, in both cases. Our second question was: Are individual bees hardwired to use colour and ignore scent (or vice versa), or can this behaviour be modified, depending on which cue is more readily available in the current foraging context? To study this question, we picked colour-preferring bees and gave them extra training on scent-only stimuli. Afterwards, we tested if their preference had changed, and if they still remembered the scent stimulus they had originally used as their main cue. We came to the conclusion that a colour preference can be reversed through scent-only training. We also gave scent-preferring bees extra training on colour-only stimuli, and tested for a change in their preference. The number of animals tested was too small for statistical tests (n = 4), but a common tendency suggested that colour-only training leads to a preference for colour. A preference to forage by a certain sensory modality therefore appears to be not fixed but flexible, and adapted to the bee’s surroundings. Our third question was: Do bees learn bimodal stimuli as the sum of their parts (elemental learning), or as a new stimulus which is different from the sum of the components’ parts (configural learning)? We trained bees on bimodal stimuli, then tested them on the colour components only, and the scent components only. We performed this experiment with a similar colour set (unsaturated blue and blue-green, as above), and a very different colour set (saturated blue and yellow), but used lavender and rosemary for scent stimuli in both cases. Our experiment yielded unexpected results: with the different colours, the results were best explained by elemental learning, but with the similar colour set, bees exhibited configural learning. Still, their memory of the bimodal compound was excellent. Finally, we looked at reverse-learning. We reverse-trained bees with bimodal stimuli to find out whether bimodality leads to better reverse-learning compared to monomodal stimuli. We trained bees on AX (rewarded) versus BY (unrewarded), then on AX (unrewarded) versus BY (rewarded), and finally on AX (rewarded) and BY (unrewarded) again. We performed this experiment with both colour sets, always using the same two scents (lavender and rosemary). It turned out that bimodality does not help bees “see the pattern” and anticipate the switch. Generally, bees trained on the different colour set performed better than bees trained on the similar colour set, indicating that stimulus salience influences reverse-learning.