Alzheimer's disease research, amyloid plaques, tau tangles, and cognitive decline
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Wissenschaftler der Baylor University entdecken, dass Tubulin fehlgeleitete Hirnproteine von toxischen Aggregaten umleitet – ein Hinweis auf eine neuartige Strategie gegen neurodegenerative Erkrankungen.
OSK-Gentherapie, die auf Engrammneuronen abzielte, stellte das Gedächtnis bei gealterten Mäusen und Alzheimer-Modellen auf jugendlichem Niveau wieder her und kehrte Merkmale der Seneszenz um.
Eine abgeschlossene Pilotstudie testet eine adaptierte Dialektisch-Behaviorale Therapie zur Reduktion von Suizidalität bei älteren pflegenden Angehörigen von AD/ADRD-Patienten.
Ein Molekül namens OLE stellt die Schutzfunktion der Mikroglia wieder her, reduziert Amyloid-Plaques und verbessert die Gedächtnisleistung in Tiermodellen.
Forscher der UC Riverside zeigen, dass Amyloid-Beta Tau möglicherweise aus Neuronen verdrängt und so den Abbau von Gehirnzellen auslöst – noch bevor sich überhaupt Plaques bilden.
Der SenNet-Atlas zeigt, wo alternde Zellen sich in menschlichen Geweben ansammeln, und eröffnet neue Möglichkeiten für senolytische Therapien und die Verlängerung der gesunden Lebensspanne.
Eine abgeschlossene Studie der University of Kansas untersucht, ob Kreatinmonohydrat den Hirnenergiestoffwechsel bei Alzheimer-Patienten unterstützen kann.
Eine abgeschlossene klinische Studie (RCT) der Mount Sinai untersuchte, ob HBOT die Gehirndurchblutung und die Kognition bei älteren Diabetikern mit leichter kognitiver Beeinträchtigung verbessern kann.
Eine Phase-1-Studie mit AV-1959R, einem auf Aβ abzielenden Impfstoff, untersucht Sicherheit und Antikörperbildung bei gesunden Erwachsenen im Alter von 40 bis 60 Jahren.
Eine First-in-Human-Studie mit mehreren aufsteigenden Dosen testet Contraloid, ein orales Peptid, das darauf ausgelegt ist, toxische Amyloid-beta-Oligomere aufzulösen, die mit der Alzheimer-Krankheit in Verbindung gebracht werden.
DNA-Methylierungsbiomarker aus einem einfachen Bluttest könnten das kognitive Altern und das Risiko neurologischer Erkrankungen mit bisher unerreichter Präzision erfassen.
Maschinelle Lernmodelle, die auf akustischen Sprachmerkmalen aus routinemäßigen Primärversorgungsgesprächen trainiert wurden, identifizierten kognitive Beeinträchtigungen mit aussagekräftiger Genauigkeit.
