Increased phosphorylation of HexM improves lysosomal uptake and potential for managing GM2 gangliosidoses
Notice bibliographique
Résumé
Tay-Sachs and Sandhoff diseases are genetic disorders resulting from mutations in HEXA or HEXB, which code for the α- and β-subunits of the heterodimer β-hexosaminidase A (HexA), respectively. Loss of HexA activity results in the accumulation of GM2 ganglioside (GM2) in neuronal lysosomes, culminating in neurodegeneration and death, often by age 4. Previously, we combined critical features of the α- and β-subunits of HexA into a single subunit to create a homodimeric enzyme known as HexM. HexM is twice as active as HexA and degrades GM2 in vivo, making it a candidate for enzyme replacement therapy (ERT). Here we show HexM production is scalable to meet ERT requirements and we describe an approach that enhances its cellular uptake via co-expression with an engineered GlcNAc-1-phosphotransferase that highly phosphorylates lysosomal proteins. Further, we developed a HexA overexpression system and functionally compared the recombinant enzyme to HexM, revealing the kinetic differences between the enzymes. This study further advances HexM as an ERT candidate and provides a convenient system to produce HexA for comparative studies.
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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 ».