The necroptosis machinery mediates axonal degeneration in a model of Parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Parkinson’s disease (PD) is the second most common neurodegenerative condition, characterized by motor impairment due to the progressive degeneration of dopaminergic neurons in the substantia nigra and depletion of dopamine release in the striatum. Accumulating evidence suggest that degeneration of axons is an early event in the disease, involving destruction programs that are independent of the survival of the cell soma. Necroptosis, a programmed cell death process, is emerging as a mediator of neuronal loss in models of neurodegenerative diseases. Here, we demonstrate activation of necroptosis in postmortem brain tissue from PD patients and in a toxin-based mouse model of the disease. Inhibition of key components of the necroptotic pathway resulted in a significant delay of 6-hydroxydopamine dependent axonal degeneration of dopaminergic and cortical neurons in vitro . Genetic ablation of necroptosis mediators MLKL and RIPK3, as well as pharmacological inhibition of RIPK1 in vivo , decreased dopaminergic neuron degeneration, improving motor performance. Together, these findings suggest that axonal degeneration in PD is mediated by the necroptosis machinery, a process here referred to as necroaxoptosis , a druggable pathway to target dopaminergic neuronal loss.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».