Dysregulation of GSK3β-Target Proteins in Skin Fibroblasts of Myotonic Dystrophy Type 1 (DM1) Patients
Notice bibliographique
Résumé
Myotonic dystrophy type 1 (DM1) is the most common monogenetic muscular disorder of adulthood. This multisystemic disease is caused by CTG repeat expansion in the 3'-untranslated region of the DM1 protein kinase gene called DMPK. DMPK encodes a myosin kinase expressed in skeletal muscle cells and other cellular populations such as smooth muscle cells, neurons and fibroblasts. The resultant expanded (CUG)n RNA transcripts sequester RNA binding factors leading to ubiquitous and persistent splicing deregulation. The accumulation of mutant CUG repeats is linked to increased activity of glycogen synthase kinase 3 beta (GSK3β), a highly conserved and ubiquitous serine/threonine kinase with functions in pathways regulating inflammation, metabolism, oncogenesis, neurogenesis and myogenesis. As GSK3β-inhibition ameliorates defects in myogenesis, muscle strength and myotonia in a DM1 mouse model, this kinase represents a key player of DM1 pathobiochemistry and constitutes a promising therapeutic target. To better characterise DM1 patients, and monitor treatment responses, we aimed to define a set of robust disease and severity markers linked to GSK3βby unbiased proteomic profiling utilizing fibroblasts derived from DM1 patients with low (80- 150) and high (2600- 3600) CTG-repeats. Apart from GSK3β increase, we identified dysregulation of nine proteins (CAPN1, CTNNB1, CTPS1, DNMT1, HDAC2, HNRNPH3, MAP2K2, NR3C1, VDAC2) modulated by GSK3β. In silico-based expression studies confirmed expression in neuronal and skeletal muscle cells and revealed a relatively elevated abundance in fibroblasts. The potential impact of each marker in the myopathology of DM1 is discussed based on respective function to inform potential uses as severity markers or for monitoring GSK3β inhibitor treatment responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».