RIT2 reduces LRRK2 kinase activity and protects against alpha-synuclein neuropathology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Parkinson’s disease (PD) misfolded alpha-synuclein (aSyn) accumulates in the substantia nigra, where dopaminergic neurons are progressively lost. The mechanisms underlying aSyn pathology are still unclear but hypothesized to involve the autophagy-lysosome pathway (ALP). LRRK2 mutations are a major cause of familial and sporadic PD, hyperactivate kinase activity and its pharmacological inhibition reduces pS129-aSyn inclusions. We observed selective downregulation of the novel PD risk factor RIT2 in G2019S-LRRK2 expressing cells. Here we studied whether RIT2 could modulate LRRK2 kinase activity. RIT2 overexpression in G2019S-LRRK2 cells rescued ALP abnormalities and diminished aSyn inclusions. In vivo , viral mediated overexpression of RIT2 conferred neuroprotection against AAV-A53T-aSyn. Furthermore, RIT2 overexpression prevented the A53T-aSyn-dependent increase of LRRK2 kinase activity in vivo . Our data indicate that RIT2 inhibits overactive LRRK2 to ameliorate ALP impairment and counteract aSyn aggregation and related deficits. Targeting RIT2 could represent a novel strategy to combat neuropathology in familial and idiopathic 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) | 0,003 | 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 ».