Seeding of proteins into amyloid structures by metabolite assemblies may clarify certain unexplained epidemiological associations
Notice bibliographique
Résumé
The accumulation of various metabolites appears to be associated with diverse human diseases. However, the aetiological link between metabolic alteration and the observed diseases is still elusive. This includes the correlation between the abnormally high levels of homocysteine and quinolinic acid in Alzheimer's disease, as well as the accumulation of oncometabolites in malignant processes. Here, we suggest and discuss a possible mechanistic insight into metabolite accumulation in conditions such as neurodegenerative diseases and cancer. Our hypothesis is based on the demonstrated ability of metabolites to form amyloid-like structures in inborn error of metabolism disorders and the potential of such metabolite amyloids to promote protein aggregation. This notion can provide a new paradigm for neurodegeneration and cancer, as both conditions were linked to loss of function due to protein aggregation. Similar to the well-established observation of amyloid formation in many degenerative disorders, the formation of amyloids by tumour-suppressor proteins, including p53, was demonstrated in malignant states. Moreover, this new paradigm could fill the gap in understanding the high occurrence of specific types of cancer among genetic error of metabolism patients. This hypothesis offers a fresh view on the aetiology of some of the most abundant human maladies and may redirect the efforts towards new therapeutic developments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».