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Enregistrement W4387244444 · doi:10.1101/2023.09.30.560301

Cellular rejuvenation protects neurons from inflammation mediated cell death

2023· preprint· en· W4387244444 sur OpenAlexafffund
Sienna Drake, Abdulshakour Mohammadnia, Kali Heale, Adam M.R. Groh, Elizabeth M.-L. Hua, Aliyah Zaman, Matthew A Hintermayer, Stéphanie Zandee, David Gosselin, Jo Anne Stratton, David Sinclair, Alyson E. Fournier

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on AgingNational Institutes of HealthGlenn Foundation for Medical Research
Mots-clésBiologyNeuroprotectionTranscriptomeNeuroscienceMicrogliaCell biologyExperimental autoimmune encephalomyelitisInflammationCentral nervous systemImmunologyGene expressionGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In multiple sclerosis (MS), the invasion of the central nervous system by peripheral immune cells is followed by the activation of resident microglia and astrocytes. This cascade of events results in demyelination, which triggers neuronal damage and death. The molecular signals in neurons responsible for this damage are not yet fully characterized. In MS, retinal ganglion cell neurons (RGCs) of the central nervous system (CNS) undergo axonal injury and cell death. This phenomenon is mirrored in the experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) mouse model of MS. To understand the molecular landscape, we isolated RGCs from mice subjected to the EAE protocol. RNA-sequencing and ATAC-sequencing analyses were performed. Pathway analysis of the RNA-sequencing data revealed that RGCs displayed a molecular signature, similar to aged neurons, showcasing features of senescence. Single-nucleus RNA-sequencing analysis of neurons from human MS patients revealed a comparable senescence-like phenotype., which was supported by immunostaining RGCs in EAE mice. These changes include alterations to the nuclear envelope, modifications in chromatin marks, and accumulation of DNA damage. Transduction of RGCs with an Oct4 - Sox2 - Klf4 transgene to convert neurons in the EAE model to a more youthful epigenetic and transcriptomic state enhanced the survival of RGCs. Collectively, this research uncovers a previously unidentified senescent-like phenotype in neurons under pathological inflammation and neurons from MS patients. The rejuvenation of this aged transcriptome improved visual acuity and neuronal survival in the EAE model supporting the idea that age rejuvenation therapies and senotherapeutic agents could offer a direct means of neuroprotection in autoimmune disorders.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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