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Enregistrement W4403916537 · doi:10.26508/lsa.202402831

PTPN1/2 inhibition promotes muscle stem cell differentiation in Duchenne muscular dystrophy

2024· article· en· W4403916537 sur OpenAlexafffund
Yiyang Liu, Shulei Li, Rebecca Robertson, Jules A Granet, Isabelle Aubry, Romina L. Filippelli, Michel L. Tremblay, Natasha C. Chang

Notice bibliographique

RevueLife Science Alliance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMuscular Dystrophy CanadaDefeat Duchenne CanadaStem Cell NetworkMcGill University
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyMuscular dystrophyCell biologyStem cellMyocyteChemistryBiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Duchenne muscular dystrophy (DMD) is a lethal disease caused by mutations in the DMD gene that encodes dystrophin. Dystrophin deficiency also impacts muscle stem cells (MuSCs), resulting in impaired asymmetric stem cell division and myogenic commitment. Using MuSCs from DMD patients and the DMD mouse model mdx , we found that PTPN1 phosphatase expression is up-regulated and STAT3 phosphorylation is concomitantly down-regulated in DMD MuSCs. To restore STAT3-mediated myogenic signaling, we examined the effect of K884, a novel PTPN1/2 inhibitor, on DMD MuSCs. Treatment with K884 enhanced STAT3 phosphorylation and promoted myogenic differentiation of DMD patient-derived MuSCs. In MuSCs from mdx mice, K884 treatment increased the number of asymmetric cell divisions, correlating with enhanced myogenic differentiation. Interestingly, the pro-myogenic effect of K884 is specific to human and murine DMD MuSCs and is absent from control MuSCs. Moreover, PTPN1/2 loss-of-function experiments indicate that the pro-myogenic impact of K884 is mediated mainly through PTPN1. We propose that PTPN1/2 inhibition may serve as a therapeutic strategy to restore the myogenic function of MuSCs in DMD.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,453

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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