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Enregistrement W7027578331

Démonstration du rôle particulier du segment C-Terminal 28-38 du pituitary adenylate cyclase-activacting polypeptide (PACAP) et caractérisation de modulateurs allostériques intracellulaires du recepteur PAC1.

2019· dissertation· fr· W7027578331 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Environmental Law and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPituitary glandPancreatic polypeptideAdenylate kinaseVasoactive intestinal peptide
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En accroissement du nombre de maladies neurodégénératives est observé depuis plusieurs années. On estime aujourd'hui que 55 000 Canadiens ont reçu un diagnostic de la \nmaladie de Parkinson (MP). À ce jour, malgré les nombreux efforts investis dans la recherche, seuls des traitements palliatifs existent pour cette neuropathologie. Au cours de la dernière décennie, le pituitary adenylate cyc/ase-activating polypeptide (PACAP) est apparu comme un \nagent thérapeutique potentiel puisqu'il possède des actions neuroprotectrices dans divers modèles cellulaires et animaux de maladies neurodégénératives telles que la MP. Ce peptide, \nqui est capable de traverser la barrière hématoencéphalique, existe sous deux isoformes de 27 et 38 acides aminés et se lie à trois récepteurs couplés aux protéines G (RCPG), i.e. PAC1, VPAC1 et VPAC2. Les effets neuroprotecteurs du PACAP sont principalement associés à l'activation du \nrécepteur PAC1. Cependant, son utilisation thérapeutique ne peut être envisagée, en partie, en \nraison des effets secondaires liés à l'activation des récepteurs VPAC1 et VPAC2. Le \ncouple PACAP/PAC1 apparaît alors comme une cible prometteuse pour le traitement de la MP. \nAfin de développer un traitement basé sur l'utilisation du PACAP ou un de ses dérivés, il sera \nimportant de prendre en considération les risques possibles associés à leur administration \nprolongée. En effet, dans le cadre du traitement chronique d'une maladie neurodégénérative, la \ndésensibilisation du système PACAPergique pourrait être observée. Ce phénomène est \ngénéralement associé à la phosphorylation du récepteur et à un recrutement des 13-arrestines. Notre premier objectif a été d'évaluer la capacité d'une librairie d'analogues du PACAP à \nactiver certaines voies de signalisation associées à l'activation de PAC1 incluant Gaq et Gas \nainsi qu'à mobiliser les p-arrestines 1 et 2. Nous avons entre autres démontré que le segment \nC-terminal 28-38 et que les résidus Ser2, Phe6, Thr7 et Tyr22 sont des éléments importants de la \nliaison aux récepteurs et de l'effet neuroprotecteur du peptide. En particulier, les analogues du \nPACAP38 sont de meilleurs ligands neuroprotecteurs et ils activent mieux les 13-arrestines que \nleurs pairs de 27 acides aminés. Ces données aideront à la conception de composés biaisés \nsélectifs pour PAC1, incapables d'activer les ß-arrestines. Devant la difficulté à développer des analogues sélectifs pour PAC1, nous avons \ncherché une manière innovante de résoudre ce problème. La transmission du signal au niveau \nintracellulaire est directement associée à des changements structuraux opérés au niveau des \nboucles intracellulaires d'un RCPG. De plus, il a récemment été montré que des peptides \ndérivés de ces boucles, appelés pepducines, pouvaient à eux seuls initier diverses cascades de \nsignalisation suite à une reconnaissance spécifique de ce RCPG au niveau intracellulaire. Dans \nun deuxième volet de ce projet de doctorat, nous avons démontré la capacité de pepducines \ndérivées de PAC1 à activer spécifiquement ce récepteur et à induire une neuroprotection \nsignificative dans des modèles in vitro et in vivo de la MP. The number of medical cases of neurodegenerative diseases has increased dramatically \nduring the last decades. Nowadays, it is estimated that 55 000 Canadians have received a \nParkinson's disease diagnosis (PD). Despite many research efforts, only palliative treatments \nexist for this neuropathology. Nevertheless, over the last decade, the pituitary adenylate cyclaseactivating \npolypeptide (PACAP) appeared as a potential therapeutic agent because it induces \nanti-apoptotic actions in severa! cellular and animal models of neurodegenerative diseases like \nPD. This peptide, which is capable to cross the blood-brain barrier, exists in two isoforms of 27 \nand 38 amino acids that bind three G protein-coupled receptors (GPCRs), i.fJ. PAC1, VPAC1 \nand VPAC2. PACAP's neuroprotective effects are mostly associated with the activation of the PAC1 \nreceptor. However, its clinical use cannot be considered because of its side effects produced by \nVPAC receptors activation. Nonetheless, the PACAP/PAC1 pair represents a promising avenue \nfor the development of therapeutic strategies to cure neurodegenerative disorders, or at least \nslow down their evolution. Another major problem that might be encountered with chronic \ntreatments of neurodegenerative diseases is the desensitization of the related receptor system \nfollowing prolonged administration of a drug. This phenomenon is generally associated with \nreceptor phosphorylation and recruitment of ß-arrestins. Our first objective was therefore to evaluate the ability of PACAP analogues to activate \nsignaling pathways associated with PAC1 activation, such as Gaq, Gas, and 13-arrestins. ln \nparticular, we demonstrated that the PACAP C-terminal segment 28-38 and its Ser2 , Phé, Thr7 \nand Tyr22 residues are key components of PACAP receptors binding and neuroprotective action. \nlndeed, PACAP38 analogues are better neuroprotective ligands and they appear more potent to \nactivate 13-arrestins than their 27-amino acid counterparts. These data will help us to design \nbiased and selective compounds for PAC1 that are not able to activate ß-arrestins. ln order to overcome the difficulty to discover PAC1-selective compounds, we looked for \nan innovative way to solve this problem. lntracellular signaling is directly associated with \nstructural modifications in the intracellular loops of a given GPCR. Furthermore, it has been \nrecently shown that peptides derived from intracellular loops, called pepducins, can initiate by \nthemselves various signaling pathways following the intracellular recognition of its parent GPCR. \nThus, in a second part of this PhD project, we demonstrated the ability of PAC1-derived peptides \nto specifically target PAC1 and induce significant neuroprotection in in vitro and in vivo PD \nmodels.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,251 · 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'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
Publié2019
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