Kv1.3 modulates neuroinflammation and neurodegeneration in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of the key cellular targets contributing to sustained microglial activation in neurodegenerative diseases, including Parkinson's disease (PD), and optimal modulation of these targets can provide potential treatments to halt disease progression. Here, we demonstrated that microglial Kv1.3, a voltage-gated potassium channel, was transcriptionally upregulated in response to aggregated α-synuclein (αSynAgg) stimulation in primary microglial cultures and animal models of PD, as well as in postmortem human PD brains. Patch-clamp electrophysiological studies confirmed that the observed Kv1.3 upregulation translated to increased Kv1.3 channel activity. The kinase Fyn, a risk factor for PD, modulated transcriptional upregulation and posttranslational modification of microglial Kv1.3. Multiple state-of-the-art analyses, including Duolink proximity ligation assay imaging, revealed that Fyn directly bound to Kv1.3 and posttranslationally modified its channel activity. Furthermore, we demonstrated the functional relevance of Kv1.3 in augmenting the neuroinflammatory response by using Kv1.3-KO primary microglia and the Kv1.3-specific small-molecule inhibitor PAP-1, thus highlighting the importance of Kv1.3 in neuroinflammation. Administration of PAP-1 significantly inhibited neurodegeneration and neuroinflammation in multiple animal models of PD. Collectively, our results imply that Fyn-dependent regulation of Kv1.3 channels plays an obligatory role in accentuating the neuroinflammatory response in PD and identify Kv1.3 as a potential therapeutic target for 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) | 0,000 | 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 ».