The PCSK9 discovery, an inactive protease with varied functions in hypercholesterolemia, viral infections, and cancer
Notice bibliographique
Résumé
In 2003, the sequences of mammalian proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) were reported. Radiolabeling pulse-chase analyses demonstrated that PCSK9 was synthesized as a precursor (proPCSK9) that undergoes autocatalytic cleavage in the endoplasmic reticulum into PCSK9, which is then secreted as an inactive enzyme in complex with its inhibitory prodomain. Its high mRNA expression in liver hepatocytes and its gene localization on chromosome 1p32, a third locus associated with familial hypercholesterolemia, other than LDLR or APOB, led us to identify three patient families expressing the PCSK9 variants S127R or F216L. Although Pcsk9 and Ldlr were downregulated in mice that were fed a cholesterol-rich diet, PCSK9 overexpression led to the degradation of the LDLR. This led to the demonstration that gain-of-function and loss-of-function variations in PCSK9 modulate its bioactivity, whereby PCSK9 binds the LDLR in a nonenzymatic fashion to induce its degradation in endosomes/lysosomes. PCSK9 was also shown to play major roles in targeting other receptors for degradation, thereby regulating various processes, including hypercholesterolemia and associated atherosclerosis, vascular inflammation, viral infections, and immune checkpoint regulation in cancer. Injectable PCSK9 monoclonal antibody or siRNA is currently used in clinics worldwide to treat hypercholesterolemia and could be combined with current therapies in cancer/metastasis. In this review, we present the critical information that led to the discovery of PCSK9 and its implication in LDL-C metabolism. We further analyze the underlying functional mechanism(s) in the regulation of LDL-C, as well as the evolving novel roles of PCSK9 in both health and disease states.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».