In vitro characterization of neurite extension using induced pluripotent stem cells derived from lissencephaly patients with TUBA1A missense mutations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lissencephaly, or smooth brain, is a severe congenital brain malformation that is thought to be associated with impaired neuronal migration during corticogenesis. However, the exact etiology of lissencephaly in humans remains unknown. Research on congenital diseases is limited by the shortage of clinically derived resources, especially for rare pediatric diseases. The research on lissencephaly is further limited because gyration in humans is more evolved than that in model animals such as mice. To overcome these limitations, we generated induced pluripotent stem cells (iPSCs) from the umbilical cord and peripheral blood of two lissencephaly patients with different clinical severities carrying alpha tubulin (TUBA1A) missense mutations (Patient A, p.N329S; Patient B, p.R264C). RESULTS: Neural progenitor cells were generated from these iPSCs (iPSC-NPCs) using SMAD signaling inhibitors. These iPSC-NPCs expressed TUBA1A at much higher levels than undifferentiated iPSCs and, like fetal NPCs, readily differentiated into neurons. Using these lissencephaly iPSC-NPCs, we showed that the neurons derived from the iPSCs obtained from Patient A but not those obtained from Patient B showed abnormal neurite extension, which correlated with the pathological severity in the brains of the patients. CONCLUSION: We established iPSCs derived from lissencephaly patients and successfully modeled one aspect of the pathogenesis of lissencephaly in vitro using iPSC-NPCs and iPSC-derived neurons. The iPSCs from patients with brain malformation diseases helped us understand the mechanism underlying rare diseases and human corticogenesis without the use of postmortem brains.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».