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Enregistrement W4400968040 · doi:10.1093/brain/awae249

Decoding the muscle transcriptome of patients with late-onset Pompe disease reveals markers of disease progression

2024· article· en· W4400968040 sur OpenAlexfundno aff
Alexandra Monceau, Rasya Gokul Nath, Xavier Suárez‐Calvet, Olimpia Musumeci, António Toscano, Biruta Kierdaszuk, Anna Kostera‐Pruszczyk, Cristina Domínguez‐González, Aurelio Hernández‐Laín, Carmen Paradas, Eloy Rivas, George K. Papadimas, C Papadopoulos, Margarita Chrysanthou‐Piterou, Eduard Gallardo, Montse Olivé, James B Lilleker, Mark Roberts, Doménica Marchese, Giulia Lunazzi, Holger Heyn, Esther Fernández‐Simón, Elisa Villalobos, James Clark, Panos Katsikis, Catherine Collins, Priyanka Mehra, Zoe Laidler, Amy E. Vincent, Giorgio Tasca, Chiara Marini‐Bettolo, Michela Guglieri, Volker Straub, Nina Raben, Jordi Díaz‐Manera

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNIHR Newcastle Biomedical Research CentreSpark TherapeuticsMedical Research Council CanadaAcademy of Medical SciencesFundación Isabel GemioNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDiseaseMuscle diseaseTranscriptomeMedicineBiologyGeneticsPathologyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Late-onset Pompe disease (LOPD) is a rare genetic disorder caused by the deficiency of acid alpha-glucosidase leading to progressive cellular dysfunction owing to the accumulation of glycogen in the lysosome. The mechanism of relentless muscle damage (a classic manifestation of the disease) has been studied extensively by analysing the whole-muscle tissue; however, little, if anything, is known about transcriptional heterogeneity among nuclei within the multinucleated skeletal muscle cells. This is the first report of application of single-nucleus RNA sequencing to uncover changes in the gene expression profile in muscle biopsies from eight patients with LOPD and four muscle samples from age- and sex-matched healthy controls. We matched these changes with histological findings using GeoMx spatial transcriptomics to compare the transcriptome of control myofibres from healthy individuals with non-vacuolated (histologically unaffected) and vacuolated (histologically affected) myofibres of LODP patients. We observed an increase in the proportion of slow and regenerative muscle fibres and macrophages in LOPD muscles. The expression of the genes involved in glycolysis was reduced, whereas the expression of the genes involved in the metabolism of lipids and amino acids was increased in non-vacuolated fibres, indicating early metabolic abnormalities. Additionally, we detected upregulation of autophagy genes and downregulation of the genes involved in ribosomal and mitochondrial function leading to defective oxidative phosphorylation. Upregulation of genes associated with inflammation, apoptosis and muscle regeneration was observed only in vacuolated fibres. Notably, enzyme replacement therapy (the only available therapy for the disease) showed a tendency to restore dysregulated metabolism, particularly within slow fibres. A combination of single-nucleus RNA sequencing and spatial transcriptomics revealed the landscape of the normal and diseased muscle and highlighted the early abnormalities associated with disease progression. Thus, the application of these two new cutting-edge technologies provided insight into the molecular pathophysiology of muscle damage in LOPD and identified potential avenues for therapeutic intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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