Manipulation of EGFR-Induced Signaling for the Recruitment of Quiescent Neural Stem Cells in the Adult Mouse Forebrain
Notice bibliographique
Résumé
The ventricular-subventricular zone (V-SVZ) is the principal neurogenic niche in the adult mammalian forebrain. Neural stem/progenitor cell (NSPC) activity within the V-SVZ is controlled by numerous of extrinsic factors, whose downstream effects on NSPC proliferation, survival and differentiation are transduced via a limited number of intracellular signaling pathways. Here, we investigated the relationship between age-related changes in NSPC output and activity of signaling pathways downstream of the epidermal growth factor receptor (EGFR), a major regulator of NSPC activity. Biochemical experiments indicated that age-related decline of NSPC activity in vivo is accompanied by selective deficits amongst various EGFR-induced signal pathways within the V-SVZ niche. Pharmacological loss-of-function signaling experiments with cultured NSPCs revealed both overlap and selectivity in the biological functions modulated by the EGFR-induced PI3K/AKT, MEK/ERK and mTOR signaling modules. Specifically, while all three modules promoted EGFR-mediated NSPC proliferation, only mTOR contributed to NSPC survival and only MEK/ERK repressed NSPC differentiation. Using a gain-of-function in vivo genetic approach, we electroporated a constitutively active EGFR construct into a subpopulation of quiescent, EGFR-negative neural stem cells (qNSCs); this ectopic activation of EGFR signaling enabled qNSCs to divide in 3-month-old early adult mice, but not in mice at middle-age or carrying familial Alzheimer disease mutations. Thus, (i) individual EGFR-induced signaling pathways have dissociable effects on NSPC proliferation, survival, and differentiation, (ii) activation of EGFR signaling is sufficient to stimulate qNSC cell cycle entry during early adulthood, and (iii) the proliferative effects of EGFR-induced signaling are dominantly overridden by anti-proliferative signals associated with aging and Alzheimer’s disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».