The space-time continuum in neurological disorders of the autophagosome-lysosome fusion machinery
Notice bibliographique
Résumé
Autophagy is a highly conserved cellular pathway for the degradation and recycling of defective intracellular cargo and plays a vital role in the homeostasis of post-mitotic tissues, particularly the nervous system. Autophagosome-lysosome fusion represents the final critical step in macroautophagy with a tightly regulated process mediated by a complex molecular machinery of tethering vesicles for degradation. Since the first reports of human autophagy disorders, the scientific and clinical focus condensed on severe phenotypes with biallelic-truncating genotypes as monogenic models of near-complete autophagy perturbation. Recent reports suggest a much wider disease spectrum with defective autophagy, ranging from neurodevelopmental disorders to neurodegenerative phenotypes with later manifestation due to "milder" genotypes, including Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease (PD), and Amyotrophic Lateral Sclerosis-Frontotemporal Dementia (ALS-FTD). In addition, recent evidence identified molecular connections between physiological autophagy regulation during normal aging and pathophysiological hallmarks of aging-related disorders. These translational observations led to a more comprehensive understanding of autophagy at health and disease, in particular: 1) genetic location and allelism of pathogenic variants ("genomic space"); 2) protein-protein interaction in functional protein complexes ("proteomic space"); 3) metabolic autophagic flux with positive and negative regulators ("metabolomic space"); 4) age-related phenotypic progression over time. Here, we review the autophagosome-lysosome fusion machinery as a key structure both on the molecular level and with regards to the pathogenesis of the autophagy-related disease spectrum. We highlight the clinicopathological signature of disorders in the autophagosome-lysosome fusion machinery, in particular features warranting awareness from clinicians and geneticists to inform adequate diagnosis, surveillance, and patient guidance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».