A peptide inhibitor of Tau-SH3 interactions ameliorates amyloid-β toxicity
Notice bibliographique
Résumé
The microtubule-associated protein Tau is strongly implicated in Alzheimer's disease (AD) and aggregates into neurofibrillary tangles in AD. Genetic reduction of Tau is protective in several animal models of AD and cell culture models of amyloid-β (Aβ) toxicity, making it an exciting therapeutic target for treating AD. A variety of evidence indicates that Tau's interactions with Fyn kinase and other SH3 domain-containing proteins, which bind to PxxP motifs in Tau's proline-rich domain, may contribute to AD deficits and Aβ toxicity. Thus, we sought to determine if inhibiting Tau-SH3 interactions ameliorates Aβ toxicity. We developed a peptide inhibitor of Tau-SH3 interactions and a proximity ligation assay (PLA)-based target engagement assay. Then, we used membrane trafficking and neurite degeneration assays to determine if inhibiting Tau-SH3 interactions ameliorated Aβ oligomer (Aβo)-induced toxicity in primary hippocampal neurons from rats. We verified that Tau reduction ameliorated Aβo toxicity in neurons. Using PLA, we identified a peptide inhibitor that reduced Tau-SH3 interactions in HEK-293 cells and primary neurons. This peptide reduced Tau phosphorylation by Fyn without affecting Fyn's kinase activity state. In primary neurons, endogenous Tau-Fyn interaction was present primarily in neurites and was reduced by the peptide inhibitor, from which we inferred target engagement. Reducing Tau-SH3 interactions in neurons ameliorated Aβo toxicity by multiple outcome measures, namely Aβo-induced membrane trafficking abnormalities and neurite degeneration. Our results indicate that Tau-SH3 interactions are critical for Aβo toxicity and that inhibiting them is a promising therapeutic target for AD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».