Autophagy disruption reduces mTORC1 activation leading to retinal ganglion cell neurodegeneration associated with glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
Autophagy dysfunction has been associated with several neurodegenerative diseases including glaucoma, characterized by the degeneration of retinal ganglion cells (RGCs). However, the mechanisms by which autophagy dysfunction promotes RGC damage remain unclear. Here, we hypothesized that perturbation of the autophagy pathway results in increased autophagic demand, thereby downregulating signaling through mammalian target of rapamycin complex 1 (mTORC1), a negative regulator of autophagy, contributing to the degeneration of RGCs. We identified an impairment of autophagic-lysosomal degradation and decreased mTORC1 signaling via activation of the stress sensor adenosine monophosphate-activated protein kinase (AMPK), along with subsequent neurodegeneration in RGCs differentiated from human pluripotent stem cells (hPSCs) with a glaucoma-associated variant of Optineurin (OPTN-E50K). Similarly, the microbead occlusion model of glaucoma resulting in ocular hypertension also exhibited autophagy disruption and mTORC1 downregulation. Pharmacological inhibition of mTORC1 in hPSC-derived RGCs recapitulated disease-related neurodegenerative phenotypes in otherwise healthy RGCs, while the mTOR-independent induction of autophagy reduced protein accumulation and restored neurite outgrowth in diseased OPTN-E50K RGCs. Taken together, these results highlight an important balance between autophagy and mTORC1 signaling essential for RGC homeostasis, while disruption to these pathways contributes to neurodegenerative features in glaucoma, providing a potential therapeutic target to prevent neurodegeneration.
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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 | 0,001 |
| 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 ».