Antidepressant treatment effects on hippocampal protein turnover: Molecular and spatial insights from mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge in managing depression is that antidepressant drugs take a long time to exert their therapeutic effects. For the development of faster-acting treatments, it is crucial to get an improved understanding of the molecular mechanisms underlying antidepressant mode of action. Here, we used a novel mass spectrometry-based workflow to investigate how antidepressant treatment affects brain protein turnover at single-cell and subcellular resolution. We combined stable isotope metabolic labeling, quantitative Tandem Mass Spectrometry (qTMS) and Multi-isotope Imaging Mass Spectrometry (MIMS) to simultaneously quantify and image protein synthesis and turnover in hippocampi of mice treated with the antidepressant paroxetine. We identified changes in turnover of individual hippocampal proteins that reveal altered metabolism-mitochondrial processes and report on subregion-specific turnover patterns upon paroxetine treatment. This workflow can be used to investigate brain protein turnover changes in vivo upon pharmacological interventions at a resolution and precision that has not been possible with other methods to date. Our results reveal acute paroxetine effects on brain protein turnover and shed light on antidepressant mode of action.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».