A blood-based marker of mitochondrial DNA damage in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease (PD) is the most common neurodegenerative movement disorder, and neuroprotective or disease-modifying interventions remain elusive. High-throughput markers aimed at stratifying patients on the basis of shared etiology are required to ensure the success of disease-modifying therapies in clinical trials. Mitochondrial dysfunction plays a prominent role in the pathogenesis of PD. Previously, we found brain region–specific accumulation of mitochondrial DNA (mtDNA) damage in PD neuronal culture and animal models, as well as in human PD postmortem brain tissue. To investigate mtDNA damage as a potential blood-based marker for PD, we describe herein a PCR-based assay (Mito DNA DX ) that allows for the accurate real-time quantification of mtDNA damage in a scalable platform. We found that mtDNA damage was increased in peripheral blood mononuclear cells derived from patients with idiopathic PD and those harboring the PD-associated leucine-rich repeat kinase 2 ( LRRK2 ) G2019S mutation in comparison with age-matched controls. In addition, mtDNA damage was elevated in non–disease-manifesting LRRK2 mutation carriers, demonstrating that mtDNA damage can occur irrespective of a PD diagnosis. We further established that Lrrk2 G2019S knock-in mice displayed increased mtDNA damage, whereas Lrrk2 knockout mice showed fewer mtDNA lesions in the ventral midbrain, compared with wild-type control mice. Furthermore, a small-molecule kinase inhibitor of LRRK2 mitigated mtDNA damage in a rotenone PD rat midbrain neuron model and in idiopathic PD patient–derived lymphoblastoid cell lines. Quantifying mtDNA damage using the Mito DNA DX assay may have utility as a candidate marker of PD and for measuring the pharmacodynamic response to LRRK2 kinase inhibitors.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».