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Eine neue Studie in *Nature Communications* zeigt, dass die Proteine NONO, SFPQ und PSPC1 die Telomerase von Cajal-Körperchen zu den Telomeren leiten – ihr Verlust führt zu fortschreitender Telomerverkürzung.
Ein umfassender Überblick zeigt, wie Inflammaging – die Verbindung aus Altern und Entzündung – durch Seneszenz, mitochondriale Dysfunktion und Darmdysbiose kardiovaskuläre Erkrankungen begünstigt.
Eine 25-jährige Übersicht über 577 AD-Impfstoffformulierungen zeigt, dass nur 3 sowohl Aβ als auch Tau gezielt adressiert haben – eine verpasste Chance von erheblicher Bedeutung.
Ein globales Konsortium zeigt, wie Röhrchentyp, Verzögerungen und Lagerungstemperatur wichtige Alzheimer-Blutbiomarker-Messwerte erheblich verfälschen können.
Ein neuartiger Aβ1-10-Peptid-Impfstoff, der an Trägerproteine konjugiert wurde, reduzierte Plaques, Neuroinflammation und Gedächtnisdefizite in einem Mausmodell für Alzheimer.
Neue Übersichtsarbeit verknüpft HCMV – das bis zu 100 % der Erwachsenen infiziert – mit Alzheimer-Pathologie, Tau-Fibrillen und beschleunigtem kognitivem Abbau.
Ein umfassender Überblick über In-vitro-Assays zur Induktion zellulärer Seneszenz und zum Screening senolytischer Wirkstoffe, mit Schwerpunkt auf den wichtigsten Herausforderungen bei der klinischen Translation.
Eine Mausstudie der UCLA identifiziert den spezifischen Präfrontalkortex-Neuronentyp, der für die schnell einsetzende antidepressive Wirkung von TMS verantwortlich ist.
Ein bedeutendes Cochrane-Systematik-Review-Protokoll untersucht die tatsächlichen Auswirkungen einer B12-Nahrungsergänzung auf Anämie und Gesundheit bei Frauen im gebärfähigen Alter.
Fucoidan, Dasatinib+Quercetin und MitoQ wirken der durch Hyperoxie ausgelösten zellulären Seneszenz in fetalen Atemwegszellen jeweils über unterschiedliche Mechanismen entgegen.
Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass APOE2, die mit Langlebigkeit assoziierte Genvariante, menschliche Neuronen durch verbesserte DNA-Reparatur vor altersbedingten Schäden schützt – und nicht nur durch den Lipidstoffwechsel.
Ein Machine-Learning-Modell, das 39 kardiovaskuläre und autonome Variablen verwendete, sagte die Ergebnisse kognitiver Tests bei gesunden Erwachsenen mit einer Genauigkeit von ~71 % vorher.
