Early defect of transforming growth factor β1 formation in Huntington’s disease
Notice bibliographique
Résumé
A defective expression or activity of neurotrophic factors, such as brain- and glial-derived neurotrophic factors, contributes to neuronal damage in Huntington's disease (HD). Here, we focused on transforming growth factor-β (TGF-β(1) ), a pleiotropic cytokine with an established role in mechanisms of neuroprotection. Asymptomatic HD patients showed a reduction in TGF-β(1) levels in the peripheral blood, which was related to trinucleotide mutation length and glucose hypometabolism in the caudate nucleus. Immunohistochemical analysis in post-mortem brain tissues showed that TGF-β(1) was reduced in cortical neurons of asymptomatic and symptomatic HD patients. Both YAC128 and R6/2 HD mutant mice showed a reduced expression of TGF-β(1) in the cerebral cortex, localized in neurons, but not in astrocytes. We examined the pharmacological regulation of TGF-β(1) formation in asymptomatic R6/2 mice, where blood TGF-β(1) levels were also reduced. In these R6/2 mice, both the mGlu2/3 metabotropic glutamate receptor agonist, LY379268, and riluzole failed to increase TGF-β(1) formation in the cerebral cortex and corpus striatum, suggesting that a defect in the regulation of TGF-β(1) production is associated with HD. Accordingly, reduced TGF-β(1) mRNA and protein levels were found in cultured astrocytes transfected with mutated exon 1 of the human huntingtin gene, and in striatal knock-in cell lines expressing full-length huntingtin with an expanded glutamine repeat. Taken together, our data suggest that serum TGF-β(1) levels are potential biomarkers of HD development during the asymptomatic phase of the disease, and raise the possibility that strategies aimed at rescuing TGF-β(1) levels in the brain may influence the progression of HD.
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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 | 0,000 |
| 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».