Deciphering the mechanism of protein aggregation and effects of inhibitors using single-molecule mass photometry
Notice bibliographique
Résumé
Aggregation of misfolded proteins is a prominent feature of many diseases and hence an attractive drug target. However, the small oligomers that are critical early species in the aggregation cascade are difficult to monitor directly owing to their heterogeneity and transience, complicating efforts to define aggregation mechanisms and target oligomers therapeutically. Here, we observe changes in oligomer populations directly using single-molecule mass photometry (MP). Studying the pathogenic P301L mutant of tau protein linked to frontotemporal dementia, we globally fit the growth/decay kinetics for every oligomer population observed by MP to microscopic models of aggregation. A simple extension to the best-fit model also accounts for amyloid fibril kinetics, as monitored by Thioflavin T fluorescence, providing a quantitative model of aggregation kinetics across all stages of the cascade based on direct observation. Crucially, we find that models fitting amyloid kinetics alone fail to capture oligomer behavior, implying that-contrary to standard practice-amyloid kinetics cannot be relied on to deduce aggregation mechanisms. Furthermore, there is no single rate-limiting nucleation step preceding rapid growth, as generally assumed, suggesting that standard models of aggregation are overly simplistic. Repeating the analysis in the presence of aggregation inhibitors allows identification of the discrete steps in the cascade affected by the inhibitors. This work presents a powerful approach for defining protein aggregation mechanisms and the mechanism of action of inhibitors, with applications to understanding many diseases and developing novel therapeutics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».