Deregulation of TDP-43 in amyotrophic lateral sclerosis triggers nuclear factor κB–mediated pathogenic pathways
Notice bibliographique
Résumé
TDP-43 (TAR DNA-binding protein 43) inclusions are a hallmark of amyotrophic lateral sclerosis (ALS). In this study, we report that TDP-43 and nuclear factor κB (NF-κB) p65 messenger RNA and protein expression is higher in spinal cords in ALS patients than healthy individuals. TDP-43 interacts with and colocalizes with p65 in glial and neuronal cells from ALS patients and mice expressing wild-type and mutant TDP-43 transgenes but not in cells from healthy individuals or nontransgenic mice. TDP-43 acted as a co-activator of p65, and glial cells expressing higher amounts of TDP-43 produced more proinflammatory cytokines and neurotoxic mediators after stimulation with lipopolysaccharide or reactive oxygen species. TDP-43 overexpression in neurons also increased their vulnerability to toxic mediators. Treatment of TDP-43 mice with Withaferin A, an inhibitor of NF-κB activity, reduced denervation in the neuromuscular junction and ALS disease symptoms. We propose that TDP-43 deregulation contributes to ALS pathogenesis in part by enhancing NF-κB activation and that NF-κB may constitute a therapeutic target for 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) | 0,000 | 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 ».