<i>SNCA</i> triplication disrupts proteostasis and extracellular architecture prior to neurodegeneration in human midbrain organoids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Synucleinopathies, including Parkinson’s disease, are characterized by α-synuclein (SNCA) aggregation and progressive neurodegeneration, yet the early molecular events linking SNCA gene dosage to disrupted proteostasis remain poorly understood. Here, we used human midbrain organoids derived from induced pluripotent stem cells (iPSC) carrying an SNCA triplication ( SNCA Trip) and the isogenic corrected line ( SNCA Isog) to dissect early pathogenic mechanisms in a 3D human model of synucleinopathy. We combined immunohistochemistry, immunoblotting, tandem mass tag proteomics, bulk RNA sequencing, and ribosome profiling to systematically characterize molecular alterations in SNCA Trip organoids at day 50 (D50) and day 100 (D100) of maturation. SNCA Trip organoids exhibited increased α-synuclein accumulation, neuromelanin deposition, and activation of mTORC1 (p-rpS6), ERK1/2, AKT and p-eIF2α signalling pathways by D100. Proteomic and transcriptomic analyses revealed upregulation of cytoskeletal, synaptic, and axonal development pathways, alongside significant downregulation of extracellular matrix (ECM) components and upregulation of perineuronal net (PNN) genes. Ribosome profiling showed minimal global translational changes but uncovered selective translational buffering of neuronal and ECM-associated transcripts. Confocal imaging confirmed progressive disorganization of pericellular and interstitial ECM structures around neurons in SNCA Trip organoids. Our findings demonstrate that SNCA triplication induces early proteostatic disruption and extracellular matrix remodelling prior to neurodegeneration and suggest that altered gene expression and ECM homeostasis may contribute to disease initiation and progression. Targeting these early aberrant mechanisms may offer new therapeutic opportunities for synucleinopathies, such as Parkinson’s Disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».