Synapses do not facilitate prion-like transfer of alpha-synuclein: a quantitative study in reconstructed unidirectional neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Alpha-synuclein (aSyn) aggregation spreads between cells and underlies the progression of neuronal lesions in the brain of patients with synucleinopathies such as Parkinson's diseases. The mechanisms of cell-to-cell propagation of aggregates, which dictate how aggregation progresses at the network level, remain poorly understood. Notably, while prion and prion-like spreading is often simplistically envisioned as a "domino-like" spreading scenario where connected neurons sequentially propagate protein aggregation to each other, the reality is likely to be more nuanced. Here, we demonstrate that the spreading of preformed aSyn aggregates is a limited process that occurs through molecular sieving of large aSyn seeds. We further show that this process is not facilitated by synaptic connections. This was achieved through the development and characterization of a new microfluidic platform that allows reconstruction of binary fully oriented neuronal networks in vitro with no unwanted backward connections, and through the careful quantification of fluorescent aSyn aggregates spreading between neurons. While this allowed us for the first time to extract quantitative data of protein seeds dissemination along neural pathways, our data suggest that prion-like dissemination of proteinopathic seeding aggregates occurs very progressively and leads to highly compartmentalized pattern of protein seeding in neural networks.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».