Using neurolipidomics to identify phospholipid mediators of synaptic (dys)function in Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Not all of the mysteries of life lie in our genetic code. Some can be found buried in our membranes. These shells of fat, sculpted in the central nervous system into the cellular (and subcellular) boundaries of neurons and glia, are themselves complex systems of information. The diversity of neural phospholipids, coupled with their chameleon-like capacity to transmute into bioactive molecules, provides a vast repertoire of immediate response second messengers. The effects of compositional changes on synaptic function have only begun to be appreciated. Here, we mined 29 neurolipidomic datasets for changes in neuronal membrane phospholipid metabolism in Alzheimer's Disease (AD). Three overarching metabolic disturbances were detected. We found that an increase in the hydrolysis of platelet activating factor precursors and ethanolamine-containing plasmalogens, coupled with a failure to regenerate relatively rare alkyl-acyl and alkenyl-acyl structural phospholipids, correlated with disease severity. Accumulation of specific bioactive metabolites [i.e., PC(O-16:0/2:0) and PE(P-16:0/0:0)] was associated with aggravating tau pathology, enhancing vesicular release, and signaling neuronal loss. Finally, depletion of PI(16:0/20:4), PI(16:0/22:6), and PI(18:0/22:6) was implicated in accelerating Aβ42 biogenesis. Our analysis further suggested that converging disruptions in platelet activating factor, plasmalogen, phosphoinositol, phosphoethanolamine (PE), and docosahexaenoic acid metabolism may contribute mechanistically to catastrophic vesicular depletion, impaired receptor trafficking, and morphological dendritic deformation. Together, this analysis supports an emerging hypothesis that aberrant phospholipid metabolism may be one of multiple critical determinants required for Alzheimer disease conversion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».