A signaling pathway contributing to platelet storage lesion development: targeting PI3‐kinase–dependent Rap1 activation slows storage‐induced platelet deterioration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The term platelet storage lesion (PSL) describes the structural and biochemical changes in platelets (PLTs) during storage. These are typified by alterations of morphologic features and PLT metabolism leading to reduced functionality and hence reduced viability for transfusion. While the manifestations of the storage lesion are well characterized, the biochemical pathways involved in the initiation of this process are unknown. STUDY DESIGN AND METHODS: A complementary proteomic approach has recently been applied to analyze changes in the PLT proteome during storage. By employing stringent proteomic criteria, 12 proteins were identified as significantly and consistently changing in relative concentration over a 7-day storage period. Microscopy, Western blot analysis, flow cytometry, and PLT functionality analyses were used to unravel the involvement of a subset of these 12 proteins, which are connected through integrin signaling in one potential signaling pathway underlying storage lesion development. RESULTS: Microscopic analysis revealed changes in localization of glycoprotein IIIa, Rap1, and talin during storage. Rap1 activation was observed to correlate with expression of the PLT activation marker CD62P. PLTs incubated for 7 days with the PI3-kinase inhibitor LY294002 showed diminished Rap1 activation as well as a moderate reduction in integrin alphaIIbbeta3 activation and release of alpha-granules. Furthermore, this inhibitor seemed to improve PLT integrity and quality during storage as several in vitro probes showed a deceleration of PLT activation. CONCLUSION: These results provide the first evidence for a signaling pathway mediating PSL in which PI3-kinase-dependent Rap1 activation leads to integrin alphaIIbbeta3 activation and PLT degranulation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».