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Enregistrement W4392341396

Study of energy metabolism abnormalities in Noonan syndrome

2019· preprint· fr· W4392341396 sur OpenAlexfundno aff
Sophie Branka

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Tyrosine Phosphatases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConseil Régional Midi-PyrénéesUniversité de ToulouseDirection Générale de l’offre de SoinsInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleUniversity of Alberta
Mots-clésNoonan syndromeEnergy metabolismMedicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le syndrome de Noonan (SN) est une maladie génétique relativement fréquente (prévalence≈1/2000) associant de multiples défauts développementaux (cardiopathies congénitales, retard de croissance, dysmorphie et prédisposition tumorale). Le SN et des syndromes apparentés, regroupés au sein de famille des Rasopathies, sont causés par des mutations d'acteurs ou de régulateurs de la voie de signalisation Ras-MAPK et partagent l'hyperactivation de cette voie comme origine physiopathologique (Tajan et al., 2018). Au-delà des altérations développementales, de récentes études ont souligné que les Rasopathies pouvaient être associées à des anomalies du métabolisme énergétique (Dard et al., 2018). En effet, les patients atteints de Rasopathies, aussi bien que différents modèles murins de ces maladies, présentent une dépense énergétique augmentée et une réduction de leur indice de masse corporelle et de leur adiposité (Leoni, et al. 2016 ; Oba et al, 2018, Tajan et al, 2014). Cependant, les mécanismes sous-jacents à ces altérations métaboliques sont encore mal compris. Dans cette étude, nous avons tiré parti d'un modèle murin du SN, portant à l'état hétérozygote une mutation du gène codant SHP2 (SHP2D61G/+) fréquemment retrouvée chez les patients SN. Nous avons observé que les souris SN affichaient une augmentation de leur dépense énergétique sans modification majeure de leurs prises hydrique et alimentaire ou de leur activité locomotrice spontanée. De plus, les souris SN ont une réduction de tous leurs dépôts adipeux, sont résistantes à l'obésité lorsque mises en régime riche en graisse, et présentent des modifications fonctionnelles de leurs tissus adipeux. De façon intéressante, nous avons également documenté une augmentation de la densité mitochondriale, de la biogenèse et de la respiration dans le tissu adipeux inguinal des souris SN, suggérant un phénomène de " beigisation ". En accord avec ces résultats, UCP1 est spécifiquement surexprimé dans ce tissu et les souris SN présentent un phénotype de résistance au froid. D'un point de vue mécanistique, l'expression de mutants de SHP2 associés au SN augmente la transdifférenciation de cellules adipeuses souches multipotentes humaines (hMADS) vers un phénotype beige, révélant un processus cellule-autonome. De plus, un traitement chronique des souris SN par un inhibiteur pharmacologique de MEK1 normalise l'expression génique des marqueurs de mitochondriogenèse et d'UCP1, traduisant un phénotype Ras-MAPK dépendant. De manière surprenante, dans certains tissus non adipeux (foie, muscle) de même que dans une lignée cellulaire fibroblastique exprimant des mutants SN, nous avons mesuré une diminution de la fonction et/ou de la biogenèse mitochondriales, en accord avec des travaux antérieurs (Lee et al., 2009). Cette contradiction apparente pourrait être liée aux capacités oxydatives différentes des tissus/cellules considérés. A l'appui de cette hypothèse, les souris SN présentent un décalage plus rapide du quotient respiratoire vers l'utilisation du glucose, soulignant une gestion différentielle de ce substrat. Ainsi, cette étude révèle que le mutant de SHP2 associé au SN promeut des dysfonctions métaboliques complexes, ouvrant de nouvelles perspectives dans la compréhension de la physiopathologie de cette maladie. Au-delà des maladies rares, cela pourrait ouvrir de nouvelles pistes dans l'identification de mécanismes responsables de désordres métaboliques plus fréquents.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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