Disease-associated astrocyte epigenetic memory promotes CNS pathology
Notice bibliographique
Résumé
Summary Astrocytes play important roles in the central nervous system (CNS) physiology and pathology. Indeed, astrocyte subsets defined by specific transcriptional activation states contribute to the pathology of neurologic diseases, including multiple sclerosis (MS) and its pre-clinical model experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) 1–8 . However, little is known about the stability of these disease-associated astrocyte subsets, their regulation, and whether they integrate past stimulation events to respond to subsequent challenges. Here, we describe the identification of an epigenetically controlled memory astrocyte subset which exhibits exacerbated pro-inflammatory responses upon re-challenge. Specifically, using a combination of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), assay for transposase-accessible chromatin with sequencing (ATAC–seq), chromatin immunoprecipitation with sequencing (ChIP–seq), focused interrogation of cells by nucleic acid detection and sequencing (FIND-seq), and cell-specific in vivo CRISPR/Cas9-based genetic perturbation studies we established that astrocyte memory is controlled by the metabolic enzyme ATP citrate lyase (ACLY), which produces acetyl coenzyme A (acetyl-CoA) used by the histone acetyltransferase p300 to control chromatin accessibility. ACLY + p300 + memory astrocytes are increased in acute and chronic EAE models; the genetic targeting of ACLY + p300 + astrocytes using CRISPR/Cas9 ameliorated EAE. We also detected responses consistent with a pro-inflammatory memory phenotype in human astrocytes in vitro ; scRNA-seq and immunohistochemistry studies detected increased ACLY + p300 + astrocytes in chronic MS lesions. In summary, these studies define an epigenetically controlled memory astrocyte subset that promotes CNS pathology in EAE and, potentially, MS. These findings may guide novel therapeutic approaches for MS and other neurologic diseases.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».