Transcriptome-based screening in TARDBP/TDP-43 knock-in motor neurons identifies the NEDD8-activating enzyme inhibitor MLN4924
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of knowledge implicates perturbed RNA homeostasis in amyotrophic lateral sclerosis (ALS), a neurodegenerative disease that currently has no cure and few available treatments. Dysregulation of the multifunctional RNA-binding protein TDP-43 is increasingly regarded as a convergent feature of this disease, evidenced at the neuropathological level by the detection of TDP-43 pathology in most patient tissues, and at the genetic level by the identification of disease-associated mutations in its coding gene TARDBP. To characterize the transcriptional landscape induced by TARDBP mutations, we performed whole-transcriptome profiling of motor neurons (MNs) differentiated from two knock-in iPSC lines expressing the ALS-linked TDP-43 variants p.A382T or p.G348C. Our results show that the TARDBP mutations significantly altered the expression profiles of mRNAs and microRNAs of the 14q32 cluster in MNs. Using mutation-induced gene signatures and the Connectivity Map database, we identified compounds predicted to restore gene expression toward wild-type levels. Among top-scoring compounds selected for further investigation, the NEDD8-activating enzyme inhibitor MLN4924 effectively improved cell viability and neuronal activity, highlighting a possible role for protein post-translational modification via NEDDylation in the pathobiology of TDP-43 in ALS.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».