Gene-specific response to MuSK agonist antibody in the treatment of Congenital Myasthenic Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Congenital myasthenic syndromes (CMS) are a group of rare disorders characterized by fatigable muscle weakness and caused by impaired neuromuscular junction (NMJ) function. CMS symptoms are highly variable, but can be detrimental and lead to death. There are over 40 different genetic subtypes, including Agrn- CMS and ColQ- CMS. Agrn encodes for neural AGRIN, which is released from the nerve terminal and triggers muscle-specific kinase phosphorylation (pMuSK). pMuSK is essential for NMJ development and maintenance, thus AGRIN deficiency causes NMJ impairment. ColQ encodes for collagenous subunit Q (ColQ), which anchors acetylcholinesterase and stabilizes MuSK. As a result, ColQ deficiency results in NMJ degeneration from prolonged transmission signals and decreased pMuSK. Current treatments for Agrn- CMS and ColQ- CMS are limited, highlighting the importance of finding more efficient therapies. Recently, a MuSK agonist antibody with high affinity for the Frizzled-like domain showed remarkable rescue of a Dok7 -CMS mouse model. We hypothesized a similar antibody could benefit Agrn- and ColQ- CMS mouse models. Agrn- CMS mice were treated at postnatal day 5 (P5), P15 and P35, and ColQ- CMS mice were treated weekly from P22 to P57. In Agrn- CMS mice, 3B2 treatment rescued survival, bodyweight, fibre type switching and pMuSK levels, and improved grip strength and NMJ morphology. In ColQ- CMS mice, 3B2 treatment was unable to rescue deficits observed. Our findings suggest that MuSK agonists may benefit patients with Agrn -CMS, which should be tested in clinical trials. Our study emphasizes that effective CMS treatment is gene-dependent and relies on an accurate genetic diagnosis.
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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 ».