Human iPSC-derived glutamatergic neurons with pathogenic KCNQ2 variants display hyperactive bursting phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Pathogenic variants in the KCNQ2 gene, which encodes a potassium channel subunit, are associated with neonatal seizures, epileptic encephalopathy, intellectual disability, and autism. Although the consequences of disrupted KCNQ2 channel function have been studied in the past, the detailed molecular mechanisms underlying the development of neurological phenotypes remain unclear, and neuronal models of specific patient variants are lacking. We generated patient-specific induced pluripotent stem cells (iPSCs) from fibroblasts from three individuals with distinct KCNQ2 pathogenic variants. We corrected the KCNQ2 variants using CRISPR-Cas9 editing to create isogenic controls and differentiated these iPSCs into glutamatergic neurons to study the effects of each variant on neuronal function. The three KCNQ2 variants were: 1) KCNQ2 c.875_877delTCCinsCCT, L292_L293delinsPF, 2) KCNQ2 c.766G > T, G256W, and 3) KCNQ2 c.821C > T, T274M. Our data revealed longer neurite outgrowth in two patient lines (T274M and G256W). Transcriptional profiling showed that all three KCNQ2 lines co-expressed genes enriched in synaptic transmission/signaling, cell adhesion, and GTPase signal transduction. Functional analyses of neuronal networks revealed increased burst duration in all three KCNQ2 lines compared with their isogenic controls. Furthermore, neurons from the L292_L293delinsPF and T274M lines displayed increased network connectivity associated with increased density of synaptic markers. Finally, we detected hyperexcitable neuronal networks in the G256W line with electrical stimulation of the neural networks on a high-density microelectrode array, and this phenotype was rescued with retigabine. These disease-related phenotypes for each of the KCNQ2 pathogenic variants can be used for drug screening to identify treatment options for the patients.
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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 | 0,001 |
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 ».