六种有望治疗阿尔茨海默病的候选药物及性别特异性机制和疗效

doi:10.4103/NRR.NRR-D-25-00256

摘要/Abstract

摘要： https://orcid.org/0000-0001-5131-4315 (Maria E. Figueiredo-Pereira)

Abstract: Alzheimer’s disease is a neurodegenerative disorder that leads to progressive memory loss, cognitive decline, and behavioral changes. Despite ongoing research, its exact causes and effective treatments remain elusive. Traditional approaches have focused on symptom management, but breakthroughs in bioinformatics and high-throughput drug screening are offering new pathways to potential therapies. This review highlights our recent efforts to identify novel drug candidates for Alzheimer’s disease by leveraging computational methods and large-scale biological datasets. Our work introduces two key innovations in Alzheimer’s disease research: addressing sex-specific differences and leveraging drug repurposing for accelerated treatment discovery. By combining sex-stratified preclinical data with machine learning and in vivo validation, we improve translational relevance and support precision medicine. Using the TgF344-AD rat model, which mimics human Alzheimer’s disease spatial memory deficits and pathology, we explored the efficacy of various US Food and Drug Administration– approved and investigational drugs. These included ibudilast, timapiprant, RG2833, diazoxide/ dibenzoylmethane (combined), and BT-11, which targeted key Alzheimer’s disease–related molecular pathways such as amyloid-beta plaques, Tau tangles, and neuroinflammation. These drugs, at various stages of development, offer hope for not only managing symptoms but also addressing the underlying mechanisms of Alzheimer’s disease. This review underscores the need for a multifaceted approach to Alzheimer’s disease treatment, combining symptom relief with disease modification.

Key words: Alzheimer’s disease, BT-11, diazoxide, dibenzoylmethane, drug repurposing, highthroughput drug approach, ibudilast, RG2833, TgF344-AD rat model, timapiprant

. 六种有望治疗阿尔茨海默病的候选药物及性别特异性机制和疗效[J]. 中国神经再生研究(英文版), 2026, 21(7): 2563-2571.

Maria E. Figueiredo-Pereira, Peter A. Serrano, Patricia Rockwell. Six promising drug repurposing candidates for Alzheimer’s disease and their sex-specific mechanisms and efficacy[J]. Neural Regeneration Research, 2026, 21(7): 2563-2571.

参考文献

引言

出版重点

《中国神经再生研究（英文版）》杂志为SCI、PubMed数据库收录的国际唯一一本专注神经再生领域研究的经同行评议的开放获取期刊，出版来自全球神经再生领域专业学者的前沿性基础研究及临床研究及转化医学、循证医学优秀的最新成果。

期刊出版来自于脑损伤与神经再生、脊髓损伤与神经再生、周围神经损伤与神经再生和神经退行性病与神经再生、神经影像与神经再生的相关研究。期刊关注神经损伤与再生过程中的轴突再生、突触生长、神经可塑性、神经修复和替代、神经移植等最新研究成果。尤其关注应用细胞治疗、基因治疗、生物因子治疗、药物治疗、手术治疗、康复治疗、物理疗法、组织工程、生物工程、生物材料、神经假体等干预性方法产生神经再生效果的相关研究。文章应清晰描述抑制神经元损伤、减轻神经元损伤的一系列变化，保护损伤神经元的过程、方法、程度与评价，突出从细胞分子水平以及分子生物学水平解释神经元损伤后以及预后再生的机制。

NRR杂志被国际重要数据库收录

科学引文索引（Science Citation Index Expanded，SCI）

美国国立医学图书馆（PubMed）

美国国立医学图书馆开放获取全文数据库（PubMed Central, PMC）

美国生物学文摘数据库（BIOSIS previews, BP）

美国《化学文摘》（Chemical Abstracts, CA）

Scopus荷兰《医学文摘库/医学文摘》（Excerpta Medica, EM）

波兰《哥伯尼索引》（Index of Copurnicus, IC）

OvidSP平台数据库

中国科学引文数据库（CSCD）

中国科技期刊数据库-统计源期刊（CSTPCD）

编委会

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编委会成员

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讨论

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文题：不超过 90个字母，20个单词。

摘要：非结构式， 250单词。

引言：

主体内容：

总结：

作者贡献：

利益冲突：

参考文献：采用 Journal of Neuroscience格式。

特邀述评类文章：观点、点评、研究亮点、给编辑的信等。

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对此科研过程的认识和总结。

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（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

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（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

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（2）全文1000- 2000单词，不包括参考文献，文章不需要摘要、图和表格，出版后1个版面。

（3）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

文章快阅

延伸阅读

NRR： 美国纽约市立大学亨特学院Maria E. Figueiredo-Pereira团队总结使用TgF344-AD大鼠模型识别和评估阿尔茨海默病的新型候选药物

阿尔茨海默病是一种复杂的神经退行性疾病，影响着全球数百万患者，导致患者逐渐丧失记忆力、认知能力下降和行为改变。阿尔茨海默病的确切病因和潜在机制尚不清楚，目前的治疗方法只能有限地缓解症状，而无法显著改变病情进展。传统的治疗策略侧重于广谱药物，但这些药物在改变病程方面收效甚微。生物信息学和计算生物学的最新进展为寻找潜在的阿尔茨海默病治疗方法开辟了新的途径。高通量药物筛选技术越来越多地用于评估食品药品监督管理局批准药物和在研药物靶向阿尔茨海默病相关分子通路的能力，从而重新利用这些药物。这些方法整合了大规模生物数据集（包括基因组学、转录组学和蛋白质组学数据），以识别有前景的候选药物并预测其治疗效果。通过将分子生物学见解与先进的算法相结合，研究人员旨在加速开发有效的、能够改变疾病的治疗方法。

来自美国纽约市立大学亨特学院Maria E. Figueiredo-Pereira团队认为，TgF344-AD 大鼠模型因其能够复制人类阿尔茨海默病的关键特征而广受认可，这些特征包括空间记忆缺陷、认知障碍、神经元丢失、淀粉样斑块积聚和 Tau 病理。该团队探讨了五种不同疗法，即异丁司特、替马匹仑、RG2833（一种大脑渗透性组蛋白去乙酰化酶抑制剂）、二氮嗪和二苯甲酰甲烷联合疗法以及 BT-11（一种新型研究化合物），对 TgF344-AD 大鼠认知缺陷、神经元丢失、神经病理学和基因表达的影响。每种疗法的选择基于其针对阿尔茨海默病相关关键病理机制的能力，包括神经炎症、突触功能障碍和组蛋白去乙酰化。性别差异在阿尔茨海默病病理学和治疗效果中有重要的作用。此外，这些疗法的差异化效应凸显了阿尔茨海默病病理学的多面性以及对靶向治疗干预的需求。虽然一些疗法有效地减少了神经炎症并改善了认知功能，但它们对淀粉样斑块、Tau 病理和神经元存活的影响各不相同。有效的阿尔茨海默病治疗可能需要联合疗法。观察到的性别依赖性反应进一步强调了阿尔茨海默病治疗中个性化医疗方法的必要性。未来的研究应侧重于优化这些治疗策略并探索其在临床环境中的转化潜力。

文章在《中国神经再生研究（英文）》杂志发表。