Elevated Urinary Rab10 Phosphorylation in Idiopathic Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pathogenic leucine-rich repeat kinase 2 LRRK2 mutations may increase LRRK2 kinase activity and Rab substrate phosphorylation. Genetic association studies link variation in LRRK2 to idiopathic Parkinson disease (iPD) risk. OBJECTIVES: Through measurements of the LRRK2 kinase substrate pT73-Rab10 in urinary extracellular vesicles, this study seeks to understand how LRRK2 kinase activity might change with iPD progression. METHODS: Using an immunoblotting approach validated in LRRK2 transgenic mice, the ratio of pT73-Rab10 to total Rab10 protein was measured in extracellular vesicles from a cross-section of G2019S LRRK2 mutation carriers (N = 45 participants) as well as 485 urine samples from a novel longitudinal cohort of iPD and controls (N = 85 participants). Generalized estimating equations were used to conduct analyses with commonly used clinical scales. RESULTS: Although the G2019S LRRK2 mutation did not increase pT73-Rab10 levels, the ratio of pT73-Rab10 to total Rab10 nominally increased over baseline in iPD urine vesicle samples with time, but did not increase in age-matched controls (1.34-fold vs. 1.05-fold, 95% confidence interval [CI], 0.004-0.56; P = 0.046; Welch's t test). Effect estimates adjusting for sex, age, disease duration, diagnosis, and baseline clinical scores identified increasing total Movement Disorder Society-Sponsored Revision of the Unified (MDS-UPDRS) scores (β = 0.77; CI, 0.52-1.01; P = 0.0001) with each fold increase of pT73-Rab10 to total Rab10. Lower Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score in iPD is also associated with increased pT73-Rab10. CONCLUSIONS: These results provide initial insights into peripheral LRRK2-dependent Rab phosphorylation, measured in biobanked urine, where higher levels of pT73-Rab10 are associated with worse disease progression. © 2022 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson Movement Disorder Society.
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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) | 0,001 | 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 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 ».