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Enregistrement W4415409106 · doi:10.1101/2025.10.20.683561

Parkinson’s disease risk factors are expressed at brain barriers

2025· preprint· W4415409106 sur OpenAlexafffund
Floriane Bretheau, O.J. Arevalo, Vincent Gelinas, Louise Réveret, Marlie Ali Yandza, Bastien Jacquet, Morgan Bérard, Charles Joly-Beauparlant, Steve Lacroix, Éric Boilard, Benoît Laurent, Frédéric Calon, Martin Parent, Arnaud Droit, Aurélie de Rus Jacquet

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité LavalOntario Brain InstituteCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesFondation CHU de Québec
Mots-clésSubstantia nigraCell typeChoroid plexusHuman brainDiseaseGeneCellImmunofluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Parkinson’s disease (PD) is characterized by the selective loss of dopaminergic neurons in the substantia nigra pars compacta , but whether its etiology is cell autonomous remains unclear. Increasing evidence implicates the blood-central nervous system (CNS) barriers in disease development, highlighting the importance of identifying genetic risk factors linked to cells forming the cerebrovasculature to advance this emerging area of research. The objective of this study is to identify PD genetic risk factors associated with blood-brain (BBB) and blood-cerebrospinal fluid (BCSFB) barriers, and to validate protein localization in human tissue and experimental models. To do so, we integrated genome-wide association studies and single nuclei RNA-sequencing datasets from the human postmortem substantia nigra (SN), midbrain, or cortical samples from control and PD donors. An in-depth bioinformatics analysis identified genes enriched in cell types that form the multicellular architecture of brain barriers, including CAVIN2 , ANXA1 , ANO2 , and LRP1B . We further validated whether corresponding proteins were present in cell types associated with the blood-CNS barriers in human and mouse post-mortem tissues, as well as in iPSC-differentiated cells and choroid plexus organoids. Results showed that quantifying the proportion of endothelial cells expressing PD-related genes was under-evaluated at the transcript level compared to immunofluorescence analyses. In addition, we observed that CAVIN2 and ANXA1 proteins were more abundant at the vasculature of the substantia nigra vs. cortex, and CAVIN2 protein levels were reduced in PD vs. control human postmortem tissues. In contrast, the investigation of mouse postmortem samples demonstrated that the CAVIN2 protein is only present in a subset of mouse blood vessels, compared to nearly all vessels in human tissue. Similarly, mouse ANXA1 protein localizes to dopaminergic neurons of the substantia nigra and not at the vasculature, as seen in human tissue. The primary outcome of this study is the identification of PD-relevant risk genes specifically expressed at brain barriers and enriched in PD-relevant brain regions. The secondary outcome is the demonstration of poor transcript-protein correlation in – at least – a subset of PD risk factors, and a low interspecies conservation of protein localization for the selected candidates. In conclusion, the BBB and BCSFB may represent understudied contributors to PD, endothelial-specific proteins appear differentially regulated compared to transcripts, and experimental models require comprehensive validation to ensure relevance to the human condition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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