Convergent transcriptomic targets of propranolol and primidone identify potential biomarkers for essential tremor
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Essential tremor (ET) is one of the most common movement disorders, affecting nearly 5% of individuals over 65 years old. Despite its high heritability, few genetic risk loci for ET have been identified. Recent advances in pharmacogenomics have generated a wealth of data that led to the identification of molecular signatures in response to hundreds of chemical compounds. Among the different forms of data, gene expression has proven to be quite successful for the inference of drug response in cell models. We sought to leverage this approach in the context of ET where many patients are responsive two drugs: propranolol and primidone. Propranolol- and primidone-specific transcriptomic drug targets, as well as convergent gene targets across both drugs, could provide insights into the pathogenesis of ET and identify possible targets of interest for future treatments. In this study, cerebellar DAOY and neural progenitor cells were treated for 5 days with clinical concentrations of propranolol and primidone, after which RNA-sequencing was used to identify differentially expressed genes. The expression of genes previously implicated in genetic and transcriptomic studies of ET and other movement disorders, such as TRAPPC11 , were significantly upregulated by propranolol. Pathway enrichment analysis identified multiple terms related to calcium signalling, endosomal sorting, axon guidance, and neuronal morphology. Convergent differentially expressed genes across all treatments and cell types were also found to be significantly more mutationally constrained, implying that they might harbour rare deleterious variants implicated in disease. Furthermore, these genes were enriched within cell types having high expression of ET related genes in both cortical and cerebellar tissues. Altogether, our results highlight potential cellular and molecular mechanisms associated with tremor reduction and identify relevant genetic biomarkers for drug-responsiveness in ET.
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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 ».