Pathologic α-Synuclein Species Activate LRRK2 in Pro-Inflammatory Monocyte and Macrophage Responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Missense mutations in the LRRK2 gene that lead to LRRK2 kinase hyperactivity can cause Parkinson’s disease (PD). The link between LRRK2 and α-synuclein aggregation in PD remains enigmatic. Numerous reports suggest critical LRRK2 functions in microglial responses. Herein, we find that LRRK2-positive immune cells in the brain represent CD68-positive pro-inflammatory, monocyte-derived macrophages, distinct from microglia. Rod α-synuclein fibrils stimulate LRRK2 kinase activity in monocyte-derived macrophages, and LRRK2 mutations lead to enhanced recruitment of classical monocytes into the midbrain in response to α-synuclein. LRRK2 kinase inhibition blocks α-synuclein fibril induction of LRRK2 protein in both human and murine macrophages, with human cells demonstrating much higher LRRK2 levels and kinase activity than equivalent murine cells. Further, interferon-γ strongly induces LRRK2 kinase activity in primary human macrophages in comparison to weak effects observed in murine cells. These results highlight peripheral immune responses in LRRK2-linked paradigms that further connect two central proteins in PD.
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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) | 0,005 | 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 ».