Preparing Professionals as Moral Agents. Carnegie Perspectives.
Notice bibliographique
Résumé
Aggregation of the RNA-binding protein TAR DNA binding protein (TDP-43) is a hallmark of TDP-proteinopathies including amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD). As TDP-43 aggregation and dysregulation are causative of neuronal death, there is a special interest in targeting this protein as a therapeutic approach. Previously, we found that TDP-43 extensively co-aggregated with the dual function protein GEF (guanine exchange factor) and RNA-binding protein rho guanine nucleotide exchange factor (RGNEF) in ALS patients. Here, we show that an N-terminal fragment of RGNEF (NF242) interacts directly with the RNA recognition motifs of TDP-43 competing with RNA and that the IPT/TIG domain of NF242 is essential for this interaction. Genetic expression of NF242 in a fruit fly ALS model overexpressing TDP-43 suppressed the neuropathological phenotype increasing lifespan, abolishing motor defects and preventing neurodegeneration. Intracerebroventricular injections of AAV9/NF242 in a severe TDP-43 murine model (rNLS8) improved lifespan and motor phenotype, and decreased neuroinflammation markers. Our results demonstrate an innovative way to target TDP-43 proteinopathies using a protein fragment with a strong affinity for TDP-43 aggregates and a mechanism that includes competition with RNA sequestration, suggesting a promising therapeutic strategy for TDP-43 proteinopathies such as ALS and FTD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».