WNT Activates the AAK1 Kinase to Promote Clathrin-Mediated Endocytosis of LRP6 and Establish a Negative Feedback Loop
Notice bibliographique
Résumé
β-Catenin-dependent WNT signal transduction governs development, tissue homeostasis, and a vast array of human diseases. Signal propagation through a WNT-Frizzled/LRP receptor complex requires proteins necessary for clathrin-mediated endocytosis (CME). Paradoxically, CME also negatively regulates WNT signaling through internalization and degradation of the receptor complex. Here, using a gain-of-function screen of the human kinome, we report that the AP2 associated kinase 1 (AAK1), a known CME enhancer, inhibits WNT signaling. Reciprocally, AAK1 genetic silencing or its pharmacological inhibition using a potent and selective inhibitor activates WNT signaling. Mechanistically, we show that AAK1 promotes clearance of LRP6 from the plasma membrane to suppress the WNT pathway. Time-course experiments support a transcription-uncoupled, WNT-driven negative feedback loop; prolonged WNT treatment drives AAK1-dependent phosphorylation of AP2M1, clathrin-coated pit maturation, and endocytosis of LRP6. We propose that, following WNT receptor activation, increased AAK1 function and CME limits WNT signaling longevity.
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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) | 0,002 | 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 ».