Recapitulating Parkinson’s pathology in human iPSC dopaminergic neurons reveals new mechanistic insights into Lewy body formation and heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The accumulation of alpha-synuclein (aSyn) into intraneuronal inclusions of heterogeneous morphology, known as Lewy bodies (LB), is one of the defining diagnostic features of Parkinson’s disease (PD); yet, our understanding of the mechanisms underpinning their formation and heterogeneity remains incomplete. Here, we present a human isogenic iPSC-derived dopaminergic neuron (iDA) model that faithfully recapitulates the diverse biochemical, morphological, and ultrastructural features of LB neuropathology in PD. Unlike other iDA seeding models, our model does not rely on aSyn overexpression, mutations, or genetic engineering, making it a more physiologically relevant system for studying PD. We demonstrate that the iDA model accurately reproduces the temporal relationships between neuritic and cell-body aSyn pathology, recapitulating the full biochemical spectrum, post-translational modifications (PTM), and morphological diversity of aSyn aggregates found in human PD tissue. Moreover, our work provides critical insight into how different pathways to aSyn fibrillization and the complex interaction between aSyn fibrils and membranous organelles influence the morphological diversity of LB-like inclusions. This model represents a versatile platform for investigating the mechanisms of pathology formation, maturation, and neuronal dysfunction, as well as supporting the development of diagnostics that capture the diversity of aSyn pathology in PD and related synucleinopathies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».