Protein-protein interaction–interfering peptide rescues dysregulated NMDA receptor signaling
Notice bibliographique
Résumé
The complex and heterogeneous genetic architecture of neuropsychiatric illnesses compels us to look beyond individual risk genes for therapeutic strategies and target the interactive dynamics and convergence of their protein products. A mechanistic substrate for convergence of synaptic neuropsychiatric risk genes are protein-protein interactions (PPIs) in the N-methyl-D-aspartate receptor (NMDAR) complex. NMDAR hypofunction in schizophrenia is associated with hypoactivity of Src kinase, resulting from convergent alterations in PPIs of Src with its partners. Of these, the association of Src with PSD-95, which inhibits the activity of this kinase in the NMDAR complex, is known to be increased in schizophrenia. Here, we devised a strategy to suppress the inhibition of Src by PSD-95 by employing a cell-penetrating and Src-activating PSD-95 inhibitory peptide (TAT-SAPIP). TAT-SAPIP enhanced synaptic NMDAR currents in Src+/- and Sdy-/- mice manifesting NMDAR hypofunction phenotypes. Chronic intracerebroventricularly (ICV) injection of TAT-SAPIP rescued cognitive deficits in trace fear conditioning in Src +/- mice. Moreover, TAT-SAPIP enhanced Src activity in synaptoneurosomes derived from dorsolateral prefrontal cortex of 14 patients. We propose blockade of the Src-PSD-95 interaction as a proof of concept for the use of interfering peptides as a therapeutic strategy to reverse NMDAR hypofunction in schizophrenia and other illnesses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».