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Enregistrement W4282577837 · doi:10.1038/s41589-022-01047-x

MNK2 deficiency potentiates β-cell regeneration via translational regulation

2022· article· en· W4282577837 sur OpenAlexaff
Christos Karampelias, Kathleen Watt, Charlotte L. Mattsson, Angel Fernandez Ruiz, Habib Rezanejad, Jiarui Mi, Xiaojing Liu, Lianhe Chu, Jason W. Locasale, Gregory S. Korbutt, Meritxell Rovira, Ola Larsson, Olov Andersson

Notice bibliographique

RevueNature Chemical Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenVetenskapsrådetNovo NordiskKarolinska InstitutetCancerfondenMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésRegeneration (biology)BiologyCell biologyEIF4EKinaseTranslation (biology)KinomeIsletZebrafishCellGeneticsMessenger RNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regenerating pancreatic β-cells is a potential curative approach for diabetes. We previously identified the small molecule CID661578 as a potent inducer of β-cell regeneration, but its target and mechanism of action have remained unknown. We now screened 257 million yeast clones and determined that CID661578 targets MAP kinase-interacting serine/threonine kinase 2 (MNK2), an interaction we genetically validated in vivo. CID661578 increased β-cell neogenesis from ductal cells in zebrafish, neonatal pig islet aggregates and human pancreatic ductal organoids. Mechanistically, we found that CID661578 boosts protein synthesis and regeneration by blocking MNK2 from binding eIF4G in the translation initiation complex at the mRNA cap. Unexpectedly, this blocking activity augmented eIF4E phosphorylation depending on MNK1 and bolstered the interaction between eIF4E and eIF4G, which is necessary for both hypertranslation and β-cell regeneration. Taken together, our findings demonstrate a targetable role of MNK2-controlled translation in β-cell regeneration, a role that warrants further investigation in diabetes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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