An “Exacerbate-reverse” Strategy in Yeast Identifies Histone Deacetylase Inhibition as a Correction for Cholesterol and Sphingolipid Transport Defects in Human Niemann-Pick Type C Disease
Notice bibliographique
Résumé
Niemann-Pick type C (NP-C) disease is a fatal lysosomal lipid storage disorder for which no effective therapy exists. A genome-wide, conditional synthetic lethality screen was performed using the yeast model of NP-C disease during anaerobiosis, an auxotrophic condition that requires yeast to utilize exogenous sterol. We identified 12 pathways and 13 genes as modifiers of the absence of the yeast NPC1 ortholog (NCR1) and quantified the impact of loss of these genes on sterol metabolism in ncr1Δ strains grown under viable aerobic conditions. Deletion of components of the yeast NuA4 histone acetyltransferase complex in ncr1Δ strains conferred anaerobic inviability and accumulation of multiple sterol intermediates. Thus, we hypothesize an imbalance in histone acetylation in human NP-C disease. Accordingly, we show that the majority of the 11 histone deacetylase (HDAC) genes are transcriptionally up-regulated in three genetically distinct fibroblast lines derived from patients with NP-C disease. A clinically approved HDAC inhibitor (suberoylanilide hydroxamic acid) reverses the dysregulation of the majority of the HDAC genes. Consequently, three key cellular diagnostic criteria of NP-C disease are dramatically ameliorated as follows: lysosomal accumulation of both cholesterol and sphingolipids and defective esterification of LDL-derived cholesterol. These data suggest HDAC inhibition as a candidate therapy for NP-C disease. We conclude that pathways that exacerbate lethality in a model organism can be reversed in human cells as a novel therapeutic strategy. This "exacerbate-reverse" approach can potentially be utilized in any model organism for any disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».