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Enregistrement W3168911347 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.02167

The Role of GSK3β in SERCA Dysfunction and the Development of Arrhythmogenic Cardiomyopathy

2021· article· en· W3168911347 sur OpenAlexaff
Sophie I. Hamstra, Jessica L. Braun, Stephen P. Chelko, Val A. Fajardo

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSERCAPhospholambanContractilityCardiomyopathyInternal medicineCardiac function curveEndocrinologyATPaseMedicineHeart failureFibrosisEndoplasmic reticulumChemistryBiologyCell biologyBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sarco(endo)plasmic reticulum Ca 2+ ‐ATPase (SERCA) pump catalyzes the active transport of Ca 2+ into the sarcoplasmic reticulum and is responsible for over 70% of Ca 2+ turnover after muscle contraction. Phospholamban (PLN) is a well‐known SERCA regulator, and impaired SERCA function due to reductions in SERCA and/or enhanced inhibitory PLN action has been linked to the development of various cardiomyopathies. Arrhythmogenic cardiomyopathy (ACM) is an inherited, non‐ischemic heart disease presenting with ventricular arrhythmias, hypo/dyskinesia, and fibrotic remodeling. Over 60% of ACM cases are caused by pathogenic variants in genes encoding the cardiac desmosome, where Desmoglein‐2 ( DSG2 ) is the second most prevalent desmosomal gene variant in the ACM patient population. Using Dsg2 mutant ( Dsg2 mut/mut ) mice, previous studies showed that the enzyme glycogen synthase kinase‐3β (GSK3β), plays a major role in ACM pathogenesis. Inhibiting GSK3β in these mice improved cardiac contractility and ACM pathological phenotypes. We have shown that GSK3β inhibition in cardiomyocytes can also improve SERCA function in wild‐type (WT) mice; however, the role of GSK3β activity on SERCA function in Dsg2 mut/mut mice is currently unknown. Here, we sought to examine the effects of GSK3β inhibition on SERCA function using a GSK3β‐specific inhibitor, SB216763 (SB2), in Dsg2 mut/mut mice. At 3 weeks of age, both WT and Dsg2 mut/mut mice were treated with SB2 (2.5 mg/kg/day) or equivalent volume/kg/day of vehicle (DMSO) for 13 weeks via intraperitoneal injection. After treatment, mice were sacrificed and hearts were collected and homogenized. Our results show that cardiomyocytes obtained from vehicle treated Dsg2 mut/mut mice had significantly lower SERCA2a expression (‐52%, p <0.01) compared to vehicle treated WT mice, leading to reduced SERCA2a:PLN (‐65%, p =0.04). Maximal SERCA activity was also significantly lower in vehicle treated Dsg2 mut/mut mice (‐65%, p =0.001). However, in myocardium from SB2 treated Dsg2 mut/mut mice, maximal SERCA activity, SERCA2a expression, and SERCA2a:PLN ratio were all restored to near WT levels. We also examined the effects of heterozygous and homozygous GSK3β S9A mutation in the Dsg2 mut/mut mice, which prevents phosphorylation and maintains GSK3β in its constitutively active form. When comparing WT with Dsg2 mut/mut heterozygous and homozygous GSK3β S9A mutants, we saw a significant but non‐progressive decrease in maximal SERCA activity (‐60%, p =0.02 and ‐58%, p =0.03 respectively). In conclusion, these results show that SERCA function is negatively impacted in Dsg2 mut/mut cardiomyocytes. Conversely, GSK3β inhibition with SB2 treatment improved SERCA content and activity to healthy WT levels. These results further illuminate the role of GSK3β in ACM pathogenesis and support the use of GSK3β inhibitors in its treatment, as our new promising results indicate this therapeutic strategy can also improve Ca 2+ handling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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