α-Synuclein mutation impairs processing of endomembrane compartments and promotes exocytosis and seeding of α-synuclein pathology
Notice bibliographique
Résumé
Neuronal loss in Parkinson's disease (PD) is associated with impaired proteostasis and accumulation of α-syn microaggregates in dopaminergic neurons. These microaggregates promote seeding of α-synuclein (α-syn) pathology between synaptically linked neurons. However, the mechanism by which seeding is initiated is not clear. Using human pluripotent stem cell (hPSC) models of PD that allow comparison of SNCA mutant cells with isogenic controls, we find that SNCA mutant neurons accumulate α-syn deposits that cluster to multiple endomembrane compartments, specifically multivesicular bodies (MVBs) and lysosomes. We demonstrate that A53T and E46K α-syn variants bind and sequester LC3B monomers into detergent-insoluble microaggregates on the surface of late endosomes, increasing α-syn excretion via exosomes and promoting seeding of α-syn from SNCA mutant neurons to wild-type (WT) isogenic controls. Finally, we show that constitutive inactivation of LC3B promotes α-syn accumulation and seeding, while LC3B activation inhibits these events, offering mechanistic insight into the spread of synucleinopathy in 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) | 0,001 | 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 ».