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Enregistrement W4407945478 · doi:10.1111/febs.70034

Circadian clock genes and cell survival in bipolar disorder: Insights into lithium responsiveness and molecular mechanisms in patient‐derived neural progenitor cells and mouse neurons

2025· article· en· W4407945478 sur OpenAlexaff
Himanshu Mishra, Heather Wei, Melissa LeRoux, Daniel Ko, Kayla E. Rohr, Caroline M. Nievergelt, Adam X. Maihofer, Paul D. Shilling, Martin Alda, Wade H. Berrettini, William Coryell, Mark A. Frye, Elliot S. Gershon, Melvin G. McInnis, John I. Nürnberger, Ketil J. Øedegaard, Peter P. Zandi, John R. Kelsoe, Michael J. McCarthy

Notice bibliographique

RevueFEBS Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesVeterans Affairs San Diego Healthcare SystemU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésProgenitor cellCircadian rhythmNeural stem cellLithium (medication)BiologyCell biologyCircadian clockMolecular clockGeneProgenitorBipolar disorderNeuroscienceCLOCKStem cellEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bipolar disorder (BD) is characterized by disrupted circadian rhythms and neuronal loss. Lithium amplifies circadian rhythms and is neuroprotective, indicating mechanistic overlap across cellular systems. We examined the role of neuroprotection in determining lithium response and how circadian clock genes regulate apoptosis. In stem-cell-derived neuronal progenitor cells (NPCs) from BD patients, and in immortalized mouse hippocampal neurons, lithium was neuroprotective against staurosporine (STS)-induced apoptosis. However, neuroprotection did not distinguish lithium-responders (Li-Rs) from nonresponders (Li-NRs). Disruption of selected clock genes-period circadian regulator 1 (PER1), basic helix-loop-helix ARNT like 1 (ARNTL, also known as BMAL1), and nuclear receptor subfamily 1 group D member 1 (NR1D1; also known as REV-ERBα)-with small interfering RNA (siRNA) had distinct effects on apoptosis in mouse neurons and human NPCs. In BD patient NPCs, reduced expression of PER1 and BMAL1 increased apoptosis more in Li-NR NPCs vs. Li-R NPCs. Reduced expression of REV-ERBα caused more extensive apoptosis in BD vs. control NPCs, but did not distinguish Li-Rs vs. Li-NRs. The REV-ERB agonist GSK4112 was neuroprotective in mouse neurons and control NPCs, but did not reduce apoptosis in BD NPCs. Simultaneous treatment of NPCs with STS and GSK4112 revealed BD- and Li-R-associated differences in apoptosis-related gene expression. In summary, the pharmacological effects of lithium in promoting neuroprotection are not sufficient to distinguish between Li-Rs and Li-NRs. However, genetic and pharmacological manipulations of the circadian clock reveal distinct roles in apoptosis in BD patient NPCs, some of which do distinguish Li-Rs and Li-NRs. We conclude that genetic disruption of cellular circadian clocks may predispose neurons to apoptosis preferentially in BD and/or Li-NR. These findings imply that differences in BD between Li-Rs/Li-NRs primarily arise from defining biological characteristics of patient subgroups, not from distinct pharmacodynamic factors following lithium treatment.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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