Dysfunctional RNA binding protein induced neurodegeneration is attenuated by inhibition of the integrated stress response
Notice bibliographique
Résumé
Dysfunction of the RNA binding protein heterogeneous nuclear ribonucleoprotein A1 (hnRNP A1) contributes to neurodegeneration, the primary cause of permanent disability in multiple sclerosis (MS). To better understand the role of hnRNP A1 dysfunction in the pathogenesis of neurodegeneration, we utilized optogenetics-driven hnRNP A1 clustering to model its dysfunction in neuron-like differentiated Neuro-2A cells. hnRNP A1 clustering activates the integrated stress response (ISR) and results in a neurodegenerative phenotype marked by decreased neuronal protein translation and neurite loss. Small molecule inhibition of the ISR with either PERKi (GSK2606414) or ISRIB (integrated stress response inhibitor) attenuated both the decrease in neuronal translation and neurite loss, without affecting hnRNP A1 clustering. We then confirmed a strong association between hnRNP A1 clustering and ISR activation in neurons from MS brains. These data illustrate that hnRNP A1 dysfunction promotes neurodegeneration by activation of the ISR in vitro and in vivo, thus revealing a novel therapeutic target to reduce neurodegeneration and subsequent disability in MS.
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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 | 0,001 |
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 ».