Mitochondrial DNA heteroplasmy distinguishes disease manifestation in <i>PINK1</i> / <i>PRKN-</i> linked Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Biallelic mutations in PINK1/PRKN cause recessive Parkinson's disease. Given the established role of PINK1/Parkin in regulating mitochondrial dynamics, we explored mitochondrial DNA integrity and inflammation as disease modifiers in carriers of mutations in these genes. Mitochondrial DNA integrity was investigated in a large collection of biallelic (n = 84) and monoallelic (n = 170) carriers of PINK1/PRKN mutations, idiopathic Parkinson's disease patients (n = 67) and controls (n = 90). In addition, we studied global gene expression and serum cytokine levels in a subset. Affected and unaffected PINK1/PRKN monoallelic mutation carriers can be distinguished by heteroplasmic mitochondrial DNA variant load (area under the curve = 0.83, CI 0.74-0.93). Biallelic PINK1/PRKN mutation carriers harbour more heteroplasmic mitochondrial DNA variants in blood (P = 0.0006, Z = 3.63) compared to monoallelic mutation carriers. This enrichment was confirmed in induced pluripotent stem cell-derived (controls, n = 3; biallelic PRKN mutation carriers, n = 4) and post-mortem (control, n = 1; biallelic PRKN mutation carrier, n = 1) midbrain neurons. Last, the heteroplasmic mitochondrial DNA variant load correlated with IL6 levels in PINK1/PRKN mutation carriers (r = 0.57, P = 0.0074). PINK1/PRKN mutations predispose individuals to mitochondrial DNA variant accumulation in a dose- and disease-dependent manner.
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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 ».