Copper ions, prion protein and Aβ modulate Ca levels in central nervous system myelin in an NMDA receptor-dependent manner
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As in neurons, CNS myelin expresses N-Methyl-D-Aspartate Receptors (NMDARs) that subserve physiological roles, but have the potential to induce injury to this vital element. Using 2-photon imaging of myelinic Ca in live ex vivo mouse optic nerves, we show that Cu ions potently modulate Ca levels in an NMDAR-dependent manner. Chelating Cu in the perfusate induced a substantial increase in Ca levels, and also caused significant axo-myelinic injury. Myelinic NMDARs are shown to be regulated by cellular prion protein; only in prion protein KO optic nerves does application of NMDA + D-serine induce a large Ca increase, consistent with strong desensitization of these receptors in the presence of prion protein limiting Ca overload. Aβ1-42 peptide induced a large Ca increase that was also Cu-dependent, and was blocked by NMDAR antagonism. Our results indicate that like in neurons, myelinic NMDARs permeate potentially injurious amounts of Ca, and are also potently regulated by micromolar Cu and activated by Aβ1-42 peptides. These findings shed mechanistic light on the important primary white matter injury frequently observed in Alzheimer's brain.
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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 ».