Automated <i>in vivo</i> drug screen in zebrafish identifies synapse-stabilising drugs with relevance to spinal muscular atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Synapses are particularly vulnerable in many neurodegenerative diseases and often the first to degenerate, for example in the motor neuron disease spinal muscular atrophy (SMA). Compounds that can counteract synaptic destabilisation are rare. Here, we describe an automated screening paradigm in zebrafish for small-molecule compounds that stabilize the neuromuscular synapse in vivo. We make use of a mutant for the axonal C-type lectin chondrolectin (chodl), one of the main genes dysregulated in SMA. In chodl-/- mutants, neuromuscular synapses that are formed at the first synaptic site by growing axons are not fully mature, causing axons to stall, thereby impeding further axon growth beyond that synaptic site. This makes axon length a convenient read-out for synapse stability. We screened 982 small-molecule compounds in chodl chodl-/- mutants and found four that strongly rescued motor axon length. Aberrant presynaptic neuromuscular synapse morphology was also corrected. The most-effective compound, the adenosine uptake inhibitor drug dipyridamole, also rescued axon growth defects in the UBA1-dependent zebrafish model of SMA. Hence, we describe an automated screening pipeline that can detect compounds with relevance to SMA. This versatile platform can be used for drug and genetic screens, with wider relevance to synapse formation and stabilisation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».