Capturing disease severity in LIS1-lissencephaly reveals proteostasis dysregulation in patient-derived forebrain organoids
Notice bibliographique
Résumé
LIS1-lissencephaly is a neurodevelopmental disorder marked by reduced cortical folding and severe neurological impairment. Although all cases result from heterozygous mutations in the LIS1 gene, patients present a broad spectrum of severity. Here, we use patient-derived forebrain organoids representing mild, moderate, and severe LIS1-lissencephaly to uncover mechanisms underlying this variability. We show that LIS1 protein levels vary across patient lines and partly correlate with clinical severity, indicating mutation-specific effects on protein function. Integrated morphological, transcriptomic, and proteomic analyses reveal progressive changes in neural progenitor homeostasis and neurogenesis that scale with severity. Mechanistically, microtubule destabilization disrupts cell–cell junctions and impairs WNT signaling, and defects in protein homeostasis, causing stress from misfolded proteins, emerge as key severity-linked pathways. Pharmacological inhibition of mTORC1 partially rescues these defects. Our findings demonstrate that patient-derived organoids can model disease severity, enabling mechanistic dissection and guiding targeted strategies in neurodevelopmental disorders. Here authors used patient-derived forebrain organoids to reveal how LIS1 mutations cause varying severity in a neurodevelopmental disorder, uncovering links between cytoskeletal defects, protein stress, and potential therapeutic strategies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».