LZTR1 polymerization provokes cardiac pathology in recessive Noonan syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Noonan syndrome patients harboring causative variants in LZTR1 are particularly at risk to develop severe and early-onset hypertrophic cardiomyopathy. However, the underling disease mechanisms of LZTR1 missense variants driving the cardiac pathology are poorly understood. Hence, therapeutic options for Noonan syndrome patients are limited. In this study, we investigated the mechanistic consequences of a novel homozygous causative variant LZTR1 L580P by using patient-specific and CRISPR/Cas9-corrected iPSC-cardiomyocytes. Molecular, cellular, and functional phenotyping in combination with in silico prediction of protein complexes uncovered a unique LZTR1 L580P -specific disease mechanism provoking the cardiac hypertrophy. The homozygous variant was predicted to alter the binding affinity of the dimerization domains facilitating the formation of linear LZTR1 polymer chains. The altered polymerization resulted in dysfunction of the LZTR1-cullin 3 ubiquitin ligase complexes and subsequently, in accumulation of RAS GTPases, thereby provoking global pathological changes of the proteomic landscape ultimately leading to cellular hypertrophy. Furthermore, our data showed that cardiomyocyte-specific MRAS degradation is mediated by LZTR1 via the autophagosome, whereas RIT1 degradation is mediated by both LZTR1-dependent and LZTR1-independent proteasomal pathways. Importantly, uni-or biallelic genetic correction of the LZTR1 L580P missense variant rescued the molecular and cellular disease-associated phenotype, providing proof-of-concept for CRISPR-based gene therapies.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».