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Enregistrement W4415976775 · doi:10.1101/2025.11.05.686746

Network-Based Analysis of Human Astrocytes Links Aging to Neurodegenerative and Cardiovascular Diseases

2025· preprint· W4415976775 sur OpenAlexaff
Patricia Mirela Bota, Pol Picón-Pagès, Hugo Fanlo-Ucar, Saja Almabhouh, Oriol Bagudanch, Melisa Ece Zeylan, Simge Senyuz, Patrick Gohl, Rubén Molina-Fernández, Narcís Fernández‐Fuentes, Eduard Barbu, Raúl Vicente, Stanley Nattel, Ángel Ois, Albert Puig‐Pijoan, Jordi García‐Ojalvo, Özlem Keskin, Attila Gürsoy, Francisco J. Muñoz, Baldomero Oliva

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de Investigación
Mots-clésProteostasisNeurodegenerationTranscriptomeAstrocyteGeneOxidative stressDiseaseLaminCell typeDNA damage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Astrocytes are central to brain homeostasis, supporting neuronal metabolism, synaptic activity, and the blood–brain barrier. With aging, these glial cells undergo molecular and functional changes that weaken support functions and promote neuroinflammation, contributing to neurodegeneration. Yet the systems-level mechanisms of astrocytic aging remain poorly defined in human models. Because aging also heightens risk for cardiovascular disease, cognitive impairment, type 2 diabetes, and systemic inflammation, clarifying shared astrocytic pathways is critical for understanding brain–body crosstalk. Using an in vitro human astrocyte model exposed to sublethal oxidative stress (10 µM H₂O₂), we profiled transcriptomic changes and identified differentially expressed genes across antioxidant defences, proteostasis, transcriptional regulation, vesicular trafficking, and inflammatory signalling. We then performed seven network-prioritization analyses on a curated human protein–protein interactome: one seeded with the astrocyte H₂O₂-responsive genes and six with phenotype-associated gene sets (Alzheimer’s disease, cardiovascular disease, cognitive impairment, type 2 diabetes, oxidative stress, and inflammation). Intersecting the top 5% scoring genes from each run yielded a 127-gene core shared across all seven, enriched for proteostasis, DNA repair, mitochondrial regulation, and telomere and nuclear envelope maintenance. Structure-guided analyses highlighted vulnerable interfaces, including lamin A/C–lamin B1, α-actinin–filamins, 14-3-3 dimers, and aminoacyl-tRNA synthetase assemblies, where pathogenic variants are predicted to destabilize or aberrantly stabilize protein interactions. Structure-based interface predictions also highlight potential interactions between APP–VCP/p97 and p53–14-3-3ζ that link proteostasis and stress signalling. Together, these findings define a conserved astrocytic vulnerability network that may couple neurodegeneration with cardiovascular disease and nominate structurally testable targets for biomarkers and interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

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