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Enregistrement W4313454417 · doi:10.1016/j.molmet.2022.101662

Molecular interactions of PCSK9 with an inhibitory nanobody, CAP1 and HLA-C: Functional regulation of LDLR levels

2022· article· en· W4313454417 sur OpenAlexafffund
Carole Fruchart‐Gaillard, Ali Ben Djoudi Ouadda, Lidia Ciccone, Emmanuelle Girard, Sepideh Mikaeeli, Alexandra Evagelidis, Maïlys Le Dévéhat, Delia Susan‐Resiga, E. Lajeunesse, Hervé Nozach, Oscar Henrique Pereira Ramos, Aurélien Thureau, Pierre Legrand, Annik Prat, Vincent Dive, Nabil G. Seidah

Notice bibliographique

RevueMolecular Metabolism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPCSK9LDL receptorEndosomeCell biologyProprotein convertaseEndocytosisChemistryBiologyReceptorBiochemistryIntracellularCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The liver-derived circulating PCSK9 enhances the degradation of the LDL receptor (LDLR) in endosomes/lysosomes. PCSK9 inhibition or silencing is presently used in clinics worldwide to reduce LDL-cholesterol, resulting in lower incidence of cardiovascular disease and possibly cancer/metastasis. The mechanism by which the PCSK9-LDLR complex is sorted to degradation compartments is not fully understood. We previously suggested that out of the three M1, M2 and M3 subdomains of the C-terminal Cys/His-rich-domain (CHRD) of PCSK9, only M2 is critical for the activity of extracellular of PCSK9 on cell surface LDLR. This likely implicates the binding of M2 to an unknown membrane-associated “protein X” that would escort the complex to endosomes/lysosomes for degradation. We reported that a nanobody P1.40 binds the M1 and M3 domains of the CHRD and inhibits the function of PCSK9. It was also reported that the cytosolic adenylyl cyclase-associated protein 1 (CAP1) could bind M1 and M3 subdomains and enhance the activity of PCSK9. In this study, we determined the 3-dimensional structure of the CHRD-P1.40 complex to understand the intricate interplay between P1.40, CAP1 and PCSK9 and how they regulate LDLR degradation. X-ray diffraction of the CHRD-P1.40 complex was analyzed with a 2.2 Å resolution. The affinity and interaction of PCSK9 or CHRD with P1.40 or CAP1 was analyzed by atomic modeling, site-directed mutagenesis, bio-layer interferometry, expression in hepatic cell lines and immunocytochemistry to monitor LDLR degradation. The CHRD-P1.40 interaction was further analyzed by deep mutational scanning and binding assays to validate the role of predicted critical residues. Conformational changes and atomic models were obtained by small angle X-ray scattering (SAXS). We demonstrate that PCSK9 exists in a closed or open conformation and that P1.40 favors the latter by binding key residues in the M1 and M3 subdomains of the CHRD. Our data show that CAP1 is well secreted by hepatic cells and binds extracellular PCSK9 at distinct residues in the M1 and M3 modules and in the acidic prodomain. CAP1 stabilizes the closed conformation of PCSK9 and prevents P1.40 binding. However, CAP1 siRNA only partially inhibited PCSK9 activity on the LDLR. By modeling the previously reported interaction between M2 and an R-X-E motif in HLA-C, we identified Glu567 and Arg549 as critical M2 residues binding HLA-C. Amazingly, these two residues are also required for the PCSK9-induced LDLR degradation. The present study reveals that CAP1 enhances the function of PCSK9, likely by twisting the protein into a closed configuration that exposes the M2 subdomain needed for targeting the PCSK9-LDLR complex to degradation compartments. We hypothesize that “protein X”, which is expected to guide the LDLR-PCSK9-CAP1 complex to these compartments after endocytosis into clathrin-coated vesicles, is HLA-C or a similar MHC-I family member. This conclusion is supported by the PCSK9 natural loss-of-function Q554E and gain-of-function H553R M2 variants, whose consequences are anticipated by our modeling.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,609

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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