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Enregistrement W2911788128 · doi:10.1113/jp277157

Parkin overexpression protects from ageing‐related loss of muscle mass and strength

2019· article· en· W2911788128 sur OpenAlexafffund
Jean‐Philippe Leduc‐Gaudet, Olivier Reynaud, Sabah N. A. Hussain, Gilles Gouspillou

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensMcGill University Health CentreInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésParkinMitophagyAgeingSarcopeniaMitochondrionSkeletal musclePINK1EndocrinologyInternal medicineBiologyCell biologyAutophagyChemistryMedicineApoptosisBiochemistryParkinson's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS: Recent evidence suggests that impaired mitophagy, a process in charge of removing damaged/dysfunctional mitochondria and in part regulated by Parkin, could contribute to the ageing-related loss of muscle mass and function. In the present study, we show that Parkin overexpression attenuates ageing-related loss of muscle mass and strength and unexpectedly causes hypertrophy in adult skeletal muscles. We also show that Parkin overexpression leads to increases in mitochondrial content and enzymatic activities. Finally, our results show that Parkin overexpression protects from ageing-related increases in markers of oxidative stress, fibrosis and apoptosis. Our findings place Parkin as a potential therapeutic target to attenuate sarcopenia and improve skeletal muscle health and performance. ABSTRACT: The ageing-related loss of muscle mass and strength, a process called sarcopenia, is one of the most deleterious hallmarks of ageing. Solid experimental evidence indicates that mitochondrial dysfunctions accumulate with ageing and are critical in the sarcopenic process. Recent findings suggest that mitophagy, the process in charge of the removal of damaged/dysfunctional mitochondria, is altered in aged muscle. Impaired mitophagy represents an attractive mechanism that could contribute to the accumulation of mitochondrial dysfunctions and sarcopenia. To test this hypothesis, we investigated the impact of Parkin overexpression in skeletal muscles of young and old mice. Parkin was overexpressed for 4 months in muscles of young (3 months) and late middle-aged (18 months) mice using i.m. injections of adeno-associated viruses. We show that Parkin overexpression increased muscle mass, fibre size and mitochondrial enzyme activities in both young and old muscles. In old mice, Parkin overexpression increased muscle strength, peroxisome proliferator‐activated receptor gamma coactivator 1‐alpha (PGC‐1α) and mitochondrial density. Parkin overexpression also attenuated the ageing-related increase in 4-hydroxynonenal content (a marker of oxidative stress) and type I collagen content (a marker of fibrosis), as well as the number of terminal deoxynucleotidyl transferase dUTP nick-end labelling-positive myonuclei (a marker of apoptosis). Overall, our results indicate that Parkin overexpression attenuates sarcopenia and unexpectedly causes hypertrophy in adult muscles. They also show that Parkin overexpression leads to increases in mitochondrial content and enzymatic activities. Finally, our results show that Parkin overexpression protects against oxidative stress, fibrosis and apoptosis. These findings highlight that Parkin may be an attractive therapeutic target with respect to attenuating sarcopenia and improving skeletal muscle health and performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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