The translation inhibitor pateamine A prevents cachexia-induced muscle wasting in mice
Notice bibliographique
Résumé
Cachexia, or muscle-wasting syndrome, is one of the major causes of death in patients affected by diseases such as cancer, AIDS and sepsis. However, no effective anti-cachectic treatment is currently available. Here we show that a low dose of pateamine A, an inhibitor of translation initiation, prevents muscle wasting caused by the cytokines interferon γ and tumour necrosis factor α or by C26-adenocarcinoma tumours. Surprisingly, although high doses of pateamine A abrogate general translation, low doses selectively inhibit the expression of pro-cachectic factors such as inducible nitric oxide synthase. This selectivity depends on the 5′UTR of inducible nitric oxide synthase messenger RNA (mRNA) that, unlike the 5′UTR of MyoD mRNA, promotes the recruitment of inducible nitric oxide synthase mRNA to stress granules, where its translation is repressed. Collectively, our data provide a proof of principle that nontoxic doses of compounds such as pateamine A could be used as novel drugs to combat cachexia-induced muscle wasting. Cachexia, or muscle-wasting syndrome, is often observed in patients with cancer or sepsis, and no specific treatment of cachexia is currently available. In this study, Di Marcoet al.show that low doses of pateamine A, an inhibitor of translation initiation, prevent cachexia in a mouse model of the 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».