A specific nanobody prevents amyloidogenesis of D76N β2-microglobulin in vitro and modifies its tissue distribution in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systemic amyloidosis is caused by misfolding and aggregation of globular proteins in vivo for which effective treatments are urgently needed. Inhibition of protein self-aggregation represents an attractive therapeutic strategy. Studies on the amyloidogenic variant of β2-microglobulin, D76N, causing hereditary systemic amyloidosis, have become particularly relevant since fibrils are formed in vitro in physiologically relevant conditions. Here we compare the potency of two previously described inhibitors of wild type β2-microglobulin fibrillogenesis, doxycycline and single domain antibodies (nanobodies). The β2-microglobulin -binding nanobody, Nb24, more potently inhibits D76N β2-microglobulin fibrillogenesis than doxycycline with complete abrogation of fibril formation. In β2-microglobulin knock out mice, the D76N β2-microglobulin/ Nb24 pre-formed complex, is cleared from the circulation at the same rate as the uncomplexed protein; however, the analysis of tissue distribution reveals that the interaction with the antibody reduces the concentration of the variant protein in the heart but does not modify the tissue distribution of wild type β2-microglobulin. These findings strongly support the potential therapeutic use of this antibody in the treatment of systemic amyloidosis.
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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 ».