Mitigation of TDP-43-induced toxic phenotype by expression of RGNEF N-terminal fragment in ALS models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aggregation of the RNA-binding protein (RBP) TDP-43 is a hallmark of TDP-proteinopathies including amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD). Since TDP-43 aggregation and dysregulation are causative of neuronal death, there is a special interest in targeting this protein as a therapeutic approach. Previously, we found that TDP-43 extensively co-aggregated with the dual function protein (GEF (guanine exchange factor) and RBP) rho guanine nucleotide exchange factor (RGNEF) in ALS patients. Here, we show that a N-terminal fragment of RGNEF (NF242) interacts directly with the RNA recognition motifs (RRM) of TDP-43 competing with RNA, and that the IPT/TIG domain of NF242 is essential for this interaction. Genetical expression of NF242 in a fruit fly ALS model overexpressing TDP-43 suppressed the neuropathological phenotype increasing lifespan, abolishing motor defects, and preventing neurodegeneration. Intracerebroventricular injections of AAV9/NF242 in a severe TDP-43 murine model (rNLS8) improved lifespan and motor phenotype, and decreased neuroinflammation markers. Our results demonstrate an innovative way to target TDP-43 proteinopathies using a protein fragment with affinity for TDP-43, suggesting a promising therapeutic strategy for TDP-43 proteinopathies such as ALS and FTD.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».