Identifying cellular signalling molecules in developmental disorders of the brain: Evidence from focal cortical dysplasia and tuberous sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We understand little of the pathogenesis of developmental cortical lesions, because we understand little of the diversity of the cell types that contribute to the diseases or how those cells interact. We tested the hypothesis that cellular diversity and cell-cell interactions play an important role in these disorders by investigating the signalling molecules in the commonest cortical malformations that lead to childhood epilepsy, focal cortical dysplasia (FCD) and tuberous sclerosis (TS). METHODS: Transcriptional profiling clustered cases into molecularly distinct groups. Using gene expression data, we identified the secretory signalling molecules in FCD/TS and characterised the cell types expressing these molecules. We developed a functional model using organotypic cultures. RESULTS: We identified 113 up-regulated secretory molecules in FCDIIB/TS. The top 12 differentially expressed genes (DEGs) were validated by immunohistochemistry. This highlighted two molecules, Chitinase 3-like protein 1 (CHI3L1) and C-C motif chemokine ligand 2 (CCL2) (MCP1) that were expressed in a unique population of small cells in close proximity to balloon cells (BC). We then characterised these cells and developed a functional model in organotypic slice cultures. We found that the number of CHI3L1 and CCL2 expressing cells decreased following inhibition of mTOR, the main aberrant signalling pathway in TS and FCD. CONCLUSIONS: Our findings highlight previously uncharacterised small cell populations in FCD and TS which express specific signalling molecules. These findings indicate a new level of diversity and cellular interactions in cortical malformations and provide a generalisable approach to understanding cell-cell interactions and cellular heterogeneity in developmental neuropathology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».