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Enregistrement W4415010013 · doi:10.1016/j.jmb.2025.169475

Rising Stars: Molecular Mechanisms and Chemical Interventions of α-Synuclein Amyloid Aggregation in Parkinson’s Disease

2025· review· en· W4415010013 sur OpenAlexfundno aff
Shengnan Zhang, Kaien Liu, Dan Li, Cong Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Biology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Academy of Sciences, Shanghai BranchScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaCanadian Anesthesiologists' SocietyShanghai Key Basic Research Program
Mots-clésProtein aggregationDiseaseAutophagyFibrilChemical biologySmall moleculeAmyloid (mycology)Drug discoveryMolecular imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Parkinson’s disease (PD) is a major neurodegenerative disorder characterized by pathological aggregation of α-synuclein (α-syn). • This Perspective highlights our decade-long efforts to elucidate the molecular mechanisms of α-synuclein aggregation in Parkinson’s disease. • We reveal atomic-resolution fibril polymorphs shaped by familial mutations and post-translational modifications, define the structural determinants of fibril–ligand interactions guiding the design of imaging tracers and therapeutic modulators, and uncover receptor-mediated recognition and cell-to-cell transmission pathways that drive disease propagation. • Together, these insights establish a molecular foundation for precision diagnostics and targeted interventions in Parkinson’s disease and related synucleinopathies. Parkinson’s disease (PD) is a prevalent neurodegenerative disorder characterized by progressive neuronal loss and pathological aggregation of α-synuclein (α-syn) into amyloid fibrils, which propagate between cells and drive disease progression. Over the past decade, our laboratory has implemented an integrated strategy—combining high-resolution structural biology, molecular biophysics, biochemical and cellular analyses, chemical biology approaches, and in vivo disease models—to elucidate the molecular basis of α-syn pathology. We first determined atomic-resolution structures of full-length α-syn fibrils, revealing diverse polymorphs shaped by familial mutations and post-translational modifications, and linking conformational heterogeneity to phenotypic and pathological diversity. We further elucidated the structural basis underlying the interaction between amyloid fibril and chemical ligands, enabling the rational development of imaging probes and therapeutic modulators. In parallel, we found that the conserved acidic C-terminal region of α-syn fibrils acts as a central interface for driving pathogenic engagement with multiple receptors for neural propagation and inflammation induction, while also binding the autophagy adaptor LC3B to disrupt p62-mediated selective autophagy. Targeting this interface with small molecule inhibitors alleviates α-syn–induced toxicity in cellular models. Together, these findings provide an integrated molecular roadmap for understanding α-syn pathology and advancing precision diagnostics and targeted interventions in PD and related synucleinopathies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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