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Enregistrement W4416844631 · doi:10.3389/fnmol.2025.1681039

Interplay between lipid droplets and alpha-synuclein: implication in Parkinson’s disease pathogenesis

2025· review· en· W4416844631 sur OpenAlexafffund
Walid Idi, Razan Sheta, Abid Oueslati

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Neuroscience · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLipid metabolismLipid dropletLipid accumulationPathogenesisOxidative stressDiseaseNeurodegeneration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid droplets (LDs), once considered inert lipid stores, are now recognized as active regulators of lipid metabolism, stress responses, and protein quality control in the brain. Their dysregulation is increasingly linked to neurodegenerative diseases, notably Parkinson's disease (PD). This review explores the emerging bidirectional relationship between LDs and α-synuclein (α-Syn), a key pathological hallmark of PD. α-Syn can promote LD accumulation by modulating lipid metabolism and inhibiting lipolysis, while LDs can facilitate α-Syn aggregation through specific lipid-protein and membrane interactions. We summarize current evidence on LD structure, function, and dynamics in neuronal and glial cells, and discuss how alterations in lipid composition, oxidative stress, and associated proteins contribute to PD pathology. Understanding the LD-α-Syn interplay reveals new avenues for therapeutic strategies aimed at restoring lipid homeostasis, enhancing LD turnover, and reducing α-Syn toxicity.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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