Aggregation of alpha-synuclein disrupts mitochondrial metabolism and induce mitophagy via cardiolipin externalization
Notice bibliographique
Résumé
Accumulation of α-synuclein aggregates in the substantia nigra pars compacta is central in the pathophysiology of Parkinson's disease, leading to the degeneration of dopaminergic neurons and the manifestation of motor symptoms. Although several PD models mimic the pathological accumulation of α-synuclein after overexpression, they do not allow for controlling and monitoring its aggregation. We recently generated a new optogenetic tool by which we can spatiotemporally control the aggregation of α-synuclein using a light-induced protein aggregation system. Using this innovative tool, we aimed to characterize the impact of α-synuclein clustering on mitochondria, whose activity is crucial to maintain neuronal survival. We observed that aggregates of α-synuclein transiently and dynamically interact with mitochondria, leading to mitochondrial depolarization, lower ATP production, mitochondrial fragmentation and degradation via cardiolipin externalization-dependent mitophagy. Aggregation of α-synuclein also leads to lower mitochondrial content in human dopaminergic neurons and in mouse midbrain. Interestingly, overexpression of α-synuclein alone did not induce mitochondrial degradation. This work is among the first to clearly discriminate between the impact of α-synuclein overexpression and aggregation on mitochondria. This study thus represents a new framework to characterize the role of mitochondria in PD.
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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 | 0,000 | 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 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 ».