G2019S-LRRK2 Expression Augments -Synuclein Sequestration into Inclusions in Neurons
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Pathologic inclusions define α-synucleinopathies that include Parkinson's disease (PD). The most common genetic cause of PD is the G2019S LRRK2 mutation that upregulates LRRK2 kinase activity. However, the interaction between α-synuclein, LRRK2, and the formation of α-synuclein inclusions remains unclear. Here, we show that G2019S-LRRK2 expression, in both cultured neurons and dopaminergic neurons in the rat substantia nigra pars compact, increases the recruitment of endogenous α-synuclein into inclusions in response to α-synuclein fibril exposure. This results from the expression of mutant G2019S-LRRK2, as overexpression of WT-LRRK2 not only does not increase formation of inclusions but reduces their abundance. In addition, treatment of primary mouse neurons with LRRK2 kinase inhibitors, PF-06447475 and MLi-2, blocks G2019S-LRRK2 effects, suggesting that the G2019S-LRRK2 potentiation of inclusion formation depends on its kinase activity. Overexpression of G2019S-LRRK2 slightly increases, whereas WT-LRRK2 decreases, total levels of α-synuclein. Knockdown of total α-synuclein with potent antisense oligonucleotides substantially reduces inclusion formation in G2019S-LRRK2-expressing neurons, suggesting that LRRK2 influences α-synuclein inclusion formation by altering α-synuclein levels. These findings support the hypothesis that G2019S-LRRK2 may increase the progression of pathological α-synuclein inclusions after the initial formation of α-synuclein pathology by increasing a pool of α-synuclein that is more susceptible to forming inclusions. SIGNIFICANCE STATEMENT: α-Synuclein inclusions are found in the brains of patients with many different neurodegenerative diseases. Point mutation, duplication, or triplication of the α-synuclein gene can all cause Parkinson's disease (PD). The G2019S mutation in LRRK2 is the most common known genetic cause of PD. The interaction between G2019S-LRRK2 and α-synuclein may uncover new mechanisms and targets for neuroprotection. Here, we show that expression of G2019S-LRRK2 increases α-synuclein mobility and enhances aggregation of α-synuclein in primary cultured neurons and in dopaminergic neurons of the substantia nigra pars compacta, a susceptible brain region in PD. Potent LRRK2 kinase inhibitors, which are being developed for clinical use, block the increased α-synuclein aggregation in G2019S-LRRK2-expressing neurons. These results demonstrate that α-synuclein inclusion formation in neurons can be blocked and that novel therapeutic compounds targeting this process by inhibiting LRRK2 kinase activity may slow progression of PD-associated pathology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».