Разное

Конформационные болезни: определяет ли конформация разницу в инфекционности?

Содержание

Нейробиологи впервые предотвратили трансформацию прионов в патогенную форму

Нейробиологи впервые точно определили переходные конформации процесса трансформации нормальных прионных белков в патологическую форму. Ученые также смогли остановить этот процесс в чашке Петри с помощью антител, направленных на выявленный участок белка, с которого начинается неправильное свертывание. Это открытие прокладывает путь к потенциальным методам лечения прионных заболеваний. Статья опубликована в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Прионы — это белковые инфекционные агенты, скрученные в патогенную форму. Прионы могут инициировать неправильное скручивание других встречающихся им белков нормальной формы. Они вызывают каскад неправильной свертки, образуют скопления и деформируют клетки, в которых находятся. Обычно прионы поражают клетки мозга и вызывают в нем необратимые повреждения. 

Наиболее известные из прионных заболеваний — болезнь Крейтцфельдта-Якоба, болезнь каннибалов куру («смеющаяся смерть»), синдром Герстманна-Штраусслера-Шейнкера, которые поражают человека, а также бычья губчатая энцефалопатия («коровье бешенство») и «почесуха» овец. Все эти заболевания имеют нейродегенеративный характер, неизлечимы и приводят к смерти.

Обычно прионные заболевания развиваются спонтанно и связаны с наследственными генетическими мутациями. В редких случаях прионные белки могут передаваться через пищу, кровь или хирургические инструменты. В своей здоровой форме прионные белки участвуют в поддержании миелина на периферических нервах, а также в модуляции кальция, восприятии меди и долгосрочной потенциации. В то время как и нормальная, и патогенная версии прионного белка уже были детально описаны, промежуточный этап трансформации оставался неизученным из-за нестабильности переходной формы свертывания, которая создавала барьеры для изучения ее молекулярной структуры.

Исследовательская группа из Имперского колледжа Лондона во главе с профессором Максимо Санс-Эрнандесом (Máximo Sanz-Hernández) изучила эту промежуточную конформацию молекулы белка и обнаружила место в структуре приона, откуда он начинал сворачиваться в патогенную форму. Команда ученых работала с мутантной версией прионного белка

T183A huPrP

, который обнаруживается у людей с наследственными прионными заболеваниями. С помощью спектроскопии ядерного магнитного резонанса в сочетании с вычислительным анализом исследователи выявили места молекулы белка, в которых происходят конформационные изменения, а также возможные переходные конформации молекулы.

Оказалось, что мутация в генетической последовательности носителей наследственных прионных заболеваний вызывает незначительное нарушение вторичной структуры белка. Это изменение дестабилизирует белок и провоцирует конформационный переход между нормальной и промежуточной формами молекулы. Моделирование динамики возможных конформационных переходов молекулы приона показало, что мутантная версия белка в физиологических условиях имеет тенденцию накапливаться в патогенной форме

T183A huPrPSc

.

Чтобы подтвердить ключевую роль образования промежуточной конформации белка в процессе неправильного свертывания, группа Максимо Санс-Эрнандеса воспользовалась моноклональными антителами

POM Abs

, произведенными командой из Цюрихского университета. Эти антитела специфически связывались с прионным белками в нормальной конформации

huPrPC

, блокируя их переход в промежуточную конформацию. В результате, с помощью антител удалось полностью предотвратить образование патогенной конформации приона

huPrP

Sc

в чашке Петри.

Несмотря на то, что в своей нынешней форме использованные антитела слишком большие по размеру, чтобы пройти внутрь мозга, это первое исследование, где демонстрируется, что нарушить механизм образования патологической формы прионов в принципе возможно. Открытые Максимо Санс-Эрнандесом и его командой детали молекулярных превращений прионов позволят продвинуться вперед в разработке лекарств против связанных с ними смертельных заболеваний.

Ранее ученым удавалось успешно замедлить ход прионной болезни скрейпи у мышей с помощью адресной антисмысловой терапии — метода блокировки синтез белка на этапе матричной РНК. 

Илья Гриднев

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.

Биомаркеры в современной неврологии. Обзор

Важнейшей задачей современной неврология является разработка и валидация информативных и чувствительных биомаркеров социально значимых заболеваний нервной системы. Цель применения биомаркеров – объективизация состояния больных и характера течения патологического процесса на различных его стадиях (включая латентную), а также верификация результатов проводимой терапии. Некоторые из биомаркеров могут быть полезными в оценке патофизиологии изучаемого заболевания. В персонифицированной неврологии востребованными являются не только классические «омиксные» био маркеры (геномные, транскриптомные, протеомные и т.д.), но и биомаркеры на основе новейших нейровизуализационных и нейрофизиологических технологий, позволяющих осуществлять тонкое структурно-функциональное картирование мозга конкретного пациента. В обзоре данная проблема рассматривается применительно к ряду нейродегенеративных (болезнь Альцгеймера, болезнь Гентингтона) и цереброваскулярных заболеваний

Литература

1. Atkinson A.J., Colburn W.A., DeGruttola V.G. et al. Biomarkers and surrogate endpoints: preferred definitions and conceptual framework. Clin. Pharmacol. Ther. 2001; 69(3): 89- 95. doi: 10.1067/mcp.2001.113989.
2. Henley S.M., Bates G.P., Tabrizi S.J. Biomarkers for neurodegenerative diseases. Curr. Opin. Neurol. 2005; 18(6) :698-705. doi: 10.1097/01.wco.0000186842.51129.cb.
3. Иллариошкин С.Н., Танашян М.М., Максимова М.Ю., Захарова М.Н., Пономарева Н.В. Концепция био-маркеров в клинической неврологии: возможности ранней диагностики и прогнозирования индивидуального риска. В кн.: Неврология XXI века: диагностические, лечебные и исследовательские технологии: Руководство для врачей. Под ред. М.А. Пирадова, С.Н. Иллариошкина, М.М. Танашян. Т. 1. М.: АТМО, 2015: 363-424.

4. Wang J., Hoekstra J.G., Zuo C. et al. Biomarkers of Parkinson’s disease: current status and future. Drug. Discov. Today. 2013;18(3-4):155-162. doi: 10.1016/j. drudis.2012.09.001.
5. Stoessl A.J., Martin W.W., McKeown M.J. et al. Advances in imaging in Parkinson’s disease. Lancet Neurol. 2011; 10(11): 987-1001. doi: 10.1016/s1474-4422(11)70214-9.
6. Ziemann U. Pharmaco-transcranial magnetic stimulation studies of motor excitability. Handb. Clin. Neurol. 2013; 116: 387-397. doi: 10.1016/b978-0-444-53497-2.00032-2.
7. Vucic S., Kiernan M.C. Utility of transcranial magnetic stimulation in delineating amyotrophic lateral sclerosis pathophysiology. Handb. Clin. Neurol. 2013; 116: 561-575. doi: 10.1016/b978-0-444-53497-2.00045-0.
8. Иллариошкин С.Н. Конформационные болезни мозга. М.: Янус-К, 2002. 248 с.
9. Abdulkadir A., Ronneberger O., Wolf R.C. et al. Functional and structural MRI biomarkers to detect pre-clinical neurodegeneration. Curr. Alzheimer Res. 2013; 10(2): 125-134. doi: 10.2174/1567205011310020002.
10. Potter W.Z. Mining the secrets of the CSF: developing biomarkers of neurodegeneration. J. Clin. Invest. 2012; 122(9): 3051-3053. doi: 10.1172/jci65309.
11. Яхно Н.Н., Захаров В.В., Локшина А.Б., Кобер- ская Н.Н., Мхитарян Э.А. Деменции. Руководство для врачей. М.: МЕДпресс-информ, 2010. 272 с.
12. Иллариошкин С.Н., Власенко А.Г., Федотова Е.Ю. Современные возможности идентификации латентной стадии нейродегенеративного процесса. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2013; 2: 39-50
13. Morris J.C., Roe C.M., Grant E.A. et al. Pittsburgh compound B imaging and prediction of progression from cognitive normality to symptomatic Alzheimer disease. Arch. Neurol. 2009; 66(12): 1469-1475. doi: 10.1001/archneurol.2009.269.
14. Власенко А.Г., Иллариошкин С.Н. Нейровизуализация в дифференциальной диагностике деменций. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсако- ва. 2012; 112(6): 86-90.
15. Bourgeat P., Chételat G., Villemagne V.L. et al. Beta-amyloid burden in the temporal neocortex is related to hippocampal atrophy in elderly subjects without dementia. Neurology. 2010; 74(2): 121-127. doi: 10.1212/wnl.0b013e3181c918b5.
16. Dean D.C., Jerskey B.A., Chen K. et al. Brain differences in infants at differential genetic risk for late-onset Alzheimer disease: a cross-sectional imaging study. JAMA Neurol. 2014; 71(1): 11-22. doi: 10.1001/jamaneurol.2013.4544.
17. Sheline Y.I., Raichle M.E., Snyder A.Z. et al. Amyloid plaques disrupt resting state default mode network connectivity in cognitively normal elderly. Biol. Psychiat. 2010; 67(6): 584- 587. doi: 10.1016/j.biopsych.2009.08.024.
18. Braskie M.N., Ringman J.M., Thompson P.M. Neuroimaging measures as endophenotypes in Alzheimer’s disease. Int. J. Alzheim. Dis. 2011; 2011: 1-15. doi: 10.4061/2011/490140.
19. Barulli D., Stern Y. Efficiency, capacity, compensation, maintenance, plasticity: emerging concepts in cognitive reserve. Trends Cogn. Sci. 2013; 17(10): 502-509. doi: 10.1016/j. tics.2013.08.012.
20. Пономарева Н.В., Андреева Т.А., Протасова М. С., Малина Д.Д., Зеленцова Н.А., Митрофанов А.А. и др. Асимметричная активация мозга при когнитив- ной нагрузке и ее зависимость от генотипов аполипопро- теина Е и кластерина, связанных с предрасположением к болезни Альцгеймера. В кн.: Функциональная меж- полушарная асимметрия и пластичность мозга. Материалы Всероссийской конференции с международным уча- стием. Под ред. С.Н. Иллариошкина, В.Ф. Фокина. М., 2012: 156-159.
21. Jelic V., Julin P., Shigeta M. et al. Apolipoprotein E epsilon 4 allele decreases functional connectivity in Alzheimer’s disease as measured by EEG coherence. J. Neurol. Neurosurg. Psychiat. 1997; 63(1): 59-65. doi: 10.1136/jnnp.63.1.59.
22. Braskie M.N., Jahanshad N., Stein J.L. et al. Common Alzheimer’s disease risk variant within the CLU gene affects white matter microstructure in young adults. J. Neurosci. 2011; 31(18): 6764-6770. doi: 10.1523/jneurosci.5794-10.2011.
23. Ponomareva N., Andreeva T., Protasova M. et al. Age-dependent effect of Alzheimer’s risk variant of CLU on EEG alpha rhythm in non-demented adults. Front. Aging Neurosci. 2013; 5: 86. doi: 10.3389/fnagi.2013.00086.
24. Fagan A.M., Mintun M.A., Shah A.R. et al. Cerebrospinal fluid tau and ptau(181) increase with cortical amyloid deposition in cognitively normal individuals: implications for future clinical trials of Alzheimer’s disease. EMBO Mol. Med. 2009; 1(8-9): 371-380. doi: 10.1002/emmm.200900048.
25. Snider B.J., Fagan A.M., Roe C. et al. Cerebrospinal fluid biomarkers and rate of cognitive decline in very mild dementia of the Alzheimer type. Arch. Neurol. 2009; 66(5): 638- 645. doi: 10.1001/archneurol. 2009. 55.
26. Shaw L.M., Vanderstichele H., Knapik-Czajka M. et al. Cerebrospinal fluid biomarker signature in Alzheimer’s disease neuroimaging initiative subjects. Ann. Neurol. 2009; 65(4): 403-413. doi: 10.1002/ana.21610.
27. Blennow K., Dubois B., Fagan A.M. et al. Clinical utility of cerebrospinal fluid biomarkers in the diagnosis of early Alzheimer’s disease. Alzheimer’s Dement.
2015; 11(1): 58-69. doi: 10.1016/j.jalz.2014.02.004.
28. Hampel H., Buerger K., Zinkowski R. et al. Measurement of phosphorylated tau epitopes in the differential diagnosis of Alzheimer disease: a comparative cerebrospinal fluid study. Arch. Gen. Psychiat. 2004; 61(1): 95-102. doi: 10.1001/archpsyc.61.1.95.
29. Buerger K., Zinkowski R., Teipel S.J. et al. Differential diagnosis of Alzheimer disease with cerebrospinal fluid levels of tau protein phosphorylated at threonine 231. Arch. Neurol. 2002; 59(8): 1267-1272. doi: 10.1001/archneur.59.8.1267.
30. Cruchaga C., Kauwe J.S., Nowotny P. et al. Cerebrospinal fluid APOE levels: an endophenotype for genetic studies for Alzheimer’s disease. Hum. Mol. Genet. 2012; 21(20): 4558-4571. doi: 10.1093/hmg/dds296.
31. Gupta V.B., Doecke J.D., Hone E. et al. Plasma apolipoprotein J as a potential biomarker for Alzheimer’s disease: Australian Imaging, Biomarkers and lifestyle study of aging. Alzheimers Dement.
(Amst). 2015; 3: 18-26. doi: 10.1016/j. dadm.2015.12.001.
32. Иллариошкин С.Н., Клюшников С.А., Селивер- стов Ю.А. Болезнь Гентингтона. М.: АТМО, 2018. 472 с.
33. Юдина Е.Н., Коновалов Р.Н., Абрамычева Н.Ю., Клюшников С.А., Иллариошкин С.Н. Опыт применения МРТ-морфометрии при болезни Гентингто- на. Анналы клинической и экспериментальной невро- логии. 2013; 7(4): 16-19.
34. Юдина Е.Н. Морфофункциональные изменения головного мозга при болезни Гентингтона: Автореф. дис. … канд. мед. наук. М., 2014.
35. Georgiou-Karistianis N., Gray M.A., Domínguez D.J.F. et al. Automated differentiation of pre-diagnosis Huntington’s disease from healthy control individuals based on quadratic discriminant analysis of the basal ganglia: the IMAGE HD study. Neurobiol. Dis. 2013; 51: 82-92. doi: 10.1016/j. nbd.2012.10.001.
36. Тabrizi S.J., Scahill R.I., Owen G. et al. Predictors of phenotypic progression and disease onset in premanifest and early-stage Huntington’s disease in the TRACK-HD study: analysis of 36-month observational data. Lancet Neurol. 2013; 12(7): 637–649. doi: 10.1016/s1474-4422(13)70088-7.
37. Weir D.W., Sturrock A., Leavitt B.R. Development of biomarkers for Huntington’s disease. Lancet Neurol. 2011; 10(6): 573-590. doi: 10.1016/s1474-4422(11)70070-9.
38. Bates G.P., Dorsey R., Gusella J.F. et al. Huntington disease. Nature Rev. Dis. Primers. 2015; 1: 15005. doi: 10.1038/ nrdp.2015.5.
39. Ross C.A., Aylward E.H., Wild E.J. et al. Huntington disease: natural history, biomarkers and prospects for therapeutics. Nat. Rev. Neurol. 2014; 10(4): 204-216. doi: 10.1038/nrneurol.2014.24.
40. Селиверстов Ю.А. Клинико-нейровизуализационный анализ функциональных изменений головного мозга при болезни Гентингтона: Автореф. дис. … канд. мед. наук. М., 2015.
41. Unschuld P.G., Joel S.E., Liu X. et al. Impaired corticostriatal functional connectivity in prodromal Huntington’s Disease. Neurosci. Lett. 2012; 514(2): 204-209. doi: 10.1016/j. neulet.2012.02.095.
42. Wolf R.C., Sambataro F., Vasic N. et al. Default-mode network changes in preclinical Huntington’s disease. Exp. Neurol. 2012; 237(1): 191-198. doi: 10.1016/j.expneurol.2012.06.014.
43. Pavese N., Politis M., Tai Y.F. et al. Cortical dopamine dysfunction in symptomatic and premanifest Huntington’s disease gene carriers. Neurobiol. Dis. 2010; 37(2): 356-361. doi: 10.1016/j.nbd.2009.10.015. 44. Politis M., Piccini P. Positron emission tomography imaging in neurological disorders. J. Neurol. 2012; 259(9): 1769-1780. doi: 10.1007/s00415-012-6428-3.
45. Ehrlich D.J., Walker R.H. Functional neuroimaging and chorea: a systematic review. J. Clin. Mov. Disord. 2017; 4(1): 8. doi: 10.1186/s40734-017-0056-0.
46. Esmaeilzadeh M., Kullingsjö J., Ullmann H. et al. Regional cerebral glucose metabolism after pridopidine (ACR16) treatment in patients with Huntington disease. Clin. Neuropharmacol. 2011; 34(3): 95-100. doi: 10.1097/ wnf.0b013e31821c31d8.
47. Politis M. , Pavese N., Tai Y.F. et al. Microglial activation in regions related to cognitive function predicts disease onset in Huntington’s disease: a multimodal imaging study. Hum. Brain Mapp. 2011; 32(2): 258-270. doi: 10.1002/ hbm.21008.
48. Girault J-A. Integrating neurotransmission in striatal medium spiny neurons. Adv. Exp. Med. Biol. 2012; 970: 407- 429. doi: 10.1007/978-3-7091-0932-8_18.
49. Ahmad R., Bourgeois S., Postnov A. et al. PET imaging shows loss of striatal PDE10A in patients with Huntington disease. Neurology. 2014; 82(3): 279-281. doi: 10.1212/ wnl.0000000000000037.
50. Russel D.S., Jennings D.L., Barret O. et al. Change in PDE10A across early Huntington disease assessed by [18F] MNI-659 and PET imaging. Neurology. 2016; 86(8): 748-754. doi: 10.1212/wnl.0000000000002391.
51. Wilson H., Niccolini N., Haider S. et al. Loss of extrastriatal phosphodiesterase 10A expression in early premanifest Huntington’s disease gene carriers. J. Neurol. Sci. Turk. 2016; 368: 243-248. doi: 10.1016/j.jns.2016.07.033.
52. Wilson H., De Micco R., Niccolini F., Politis M. Molecular imaging markers to track Huntington’s disease pathology. Front. Neurol. 2017; 8: 11. doi: 10.3389/ fneur.2017.00011.
53. Byrne L.M., Wild E.J. Cerebrospinal fluid biomarkers for Huntington’s disease. J. Huntingtons Dis. 2016; 5(1): 1-13. doi: 10.3233/jhd-160196.
54. Southwell A.L., Smith S.E., Davis T.R. et al. Ultrasensitive measurement of huntingtin protein in cerebrospinal fluid demonstrates increase with Huntington disease stage and decrease following brain huntingtin suppression. Sci. Rep. 2015; 5: 12166. doi: 10.1038/ srep12166.
55. Wild E.J., Boggio R., Langbehn D. et al. Quantification of mutant huntingtin protein in cerebrospinal fluid from Huntington’s disease patients. J. Clin. Invest. 2015; 125(5): 1979-1986. doi: 10.1172/jci80743. 56. Constantinescu R., Romer M., Oakes D. et al. Levels of the light subunit of neurofilament triplet protein in cerebrospinal fluid in Huntington’s disease. Parkinsonism Relat. Disord. 2009; 15(3): 245-248. doi: 10.1016/j. parkreldis.2008.05.012.
57. Niemelä V., Landtblom A.M., Blennow K., Sundblom J. Tau or neurofilament light-Which is the more suitable biomarker for Huntington’s disease? PLoS One. 2017; 12(2): e0172762. doi: 10.1371/journal.pone.0172762.
58. Vinther-Jensen T., Börnsen L., Budtz-Jørgensen E. et al. Selected CSF biomarkers indicate no evidence of early neuroinflammation in Huntington disease. Neurol. Neuroimmunol. Neuroinflamm. 2016; 3(6): e287. doi: 10.1212/ nxi.0000000000000287.
59. Максимова М.Ю., Ионова В.Г., Сыскина Е.Н., Ша- балина А.А., Костырева М.В., Сенектутова О.А. Нейроспецифические белки в оценке состояния ткани мозга при атеротромботическом инсульте (клинико-биохимическое исследование). Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2011; 3(5): 4-9.
60. Hill M.D., Jackowski G., Bayer N. et al. Biochemical markers in acute ischemic stroke. CMAJ. 2000; 162(8): 1139- 1140.
61. Ahmad O., Wardlaw J., Whiteley W.N. Correlation of levels of neuronal and glial markers with radiological measures of infarct volume in ischaemic stroke: a systematic review. Cerebrovasc. Dis. 2012; 33(1): 47-54. doi: 10.1159/000332810.
62. Selakovic V., Raicevic R., Radenovic L. The increase of neuron-specific enolase in cerebrospinal fluid and plasma as a marker of neuronal damage in patients with acute brain infarction. J. Clin. Neurosci. 2005; 12(5): 542-547. doi: 10.1016/j.jocn.2004.07.019.
63. Lo E.H., Wang X., Cuzner M.L. Extracellular proteolysis in brain injury and inflammation: role for plasminogen activators and matrix metalloproteinases. J. Neurosci. Res. 2002; 69(1): 1-9. doi: 10.1002/jnr.10270.
64. Del Zoppo G.J., Milner R., Mabuchi T. et al. Vascular matrix adhesion and the blood-brain barrier. Biochem. Soc. Trans. 2006; 34(6): 1261-1266. doi: 10.1042/bst0341261.
65. Ramos-Fernandez M., Bellolio M.F., Stead L.G. Matrix metalloproteinase-9 as a marker for acute ischemic stroke: a systematic review. J. Stroke Cerebrovasc. Dis. 2011; 20(1): 47-54. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2009.10.008.
66. Jickling G.C., Liu D., Stamova B. et al. Hemorrhagic transformation after ischemic stroke in animals and humans. J. Cereb. Blood Flow Metab. 2014; 34(2): 185-199. doi: 10.1038/ jcbfm.2013.203.
67. Seifert H.A., Pennypacker K.R. Molecular and cellular immune responses to ischemic brain injury. Transl. Stroke Res. 2014; 5(5): 543-553. doi: 10.1007/s12975-014-0349-7.
68. Segal H.C., Burgess A., Poole D.L. et al. Populationbased study of blood biomarkers in prediction of subacute recurrent stroke. Stroke. 2014; 45(10): 2912-2917. doi: 10.1161/strokeaha.114.005592.
69. Rodríguez-Yáñez M., Sobrino T., Arias S.V. et al. Early biomarkers of clinical-diffusion mismatch in acute ischemic stroke. Stroke. 2011; 42(10): 2813-2818. doi: 10.1161/ strokeaha.111.614503.
70. Domac F.M., Somay G., Misirli H., Erenoglu N.Y. Tumor necrosis factor alpha serum levels and inflammatory response in acute ischemic stroke. Neurosciences. 2007; 12(1): 25-30.
71. Brea D., Sobrino T., Ramos-Cabrer P., Castillo J. Inflammatory and neuroimmunomodulatory changes in acute cerebral ischemia. Cerebrovasc. Dis. 2009; 27(Suppl 1): 48-64. doi: 10.1159/000200441.
72. Licata G., Tuttolomondo A., Di Raimondo D. et al. Immuno-inflammatory activation in acute cardio-embolic strokes in comparison with other subtypes of ischaemic stroke. Thromb. Haemost. 2009; 101(5): 929-937. doi: 10.1160/th08- 06-0375.
73. Tuttolomondo A., Di Raimondo D., Di Sciacca R. et al. Effects of clinical and laboratory variables at admission and of in-hospital treatment with cardiovascular drugs on short-term prognosis of ischemic stroke. The GIFA study. Nutr. Metab. Cardiovasc. Dis. 2013; 23(7): 642-649. doi: 10.1016/j. numecd.2012.01.010.
74. Rodríguez-Yáñez M., Castillo J.. Role of inflammatory markers in brain ischemia. Curr. Opin. Neurol. 2008; 21(3): 353-357. doi: 10.1097/wco.0b013e3282ffafbf.
75. Wiseman S., Marlborough F., Doubal F. et al. Blood markers of coagulation, fibrinolysis, endothelial dysfunction and inflammation in lacunar stroke versus non-lacunar stroke and non-stroke: systematic review and meta-analysis. Cerebrovasc. Dis. 2014; 37(1): 64-75. doi: 10.1159/000356789.
76. Yilmaz G., Granger D.N. Cell adhesion molecules and ischemic stroke. Neurol. Res. 2008; 30(8): 783-793. doi: 10.1179/174313208×341085.
77. Del Zoppo G.J. The neurovascular unit, matrix proteases, and innate inflammation. Ann. N Y Acad. Sci. 2010; 1207(1): 46-49. doi: 10.1111/j.1749-6632.2010.05760.x.
78. Ehrlich J.R., Kaluzny M., Baumann S. et al. Biomarkers of structural remodelling and endothelial dysfunction for prediction of cardiovascular events or death in patients with atrial fibrillation. Clin. Res. Cardiol. 2011; 100(11): 1029- 1036. doi: 10.1007/s00392-011-0337-9.
79. Wiseman S., Marlborough F., Doubal F. et al. Blood markers of coagulation, fibrinolysis, endothelial dysfunction and inflammation in lacunar stroke versus non-lacunar stroke and non-stroke: systematic review and meta-analysis. Cerebrovasc. Dis. 2014; 37(1): 64-75. doi: 10.1159/000356789.
80. Blankenberg S., Barbaux S., Tiret L. Adhesion molecules and atherosclerosis. Atherosclerosis. 2003; 170(2): 191-203. doi: 10.1016/s0021-9150(03)00097-2.
81. Madden J.A. Role of the vascular endothelium and plaque in acute ischemic stroke. Neurology. 2012; 79(13 Suppl 1): S58-62. doi: 10.1212/wnl.0b013e3182695836.
82. Reynolds M.A., Kirchick H.J., Dahlen J.R. et al. Early biomarkers of stroke. Clin. Chem. 2003; 49(10): 1733-1739. doi: 10.1373/49.10.1733.
83. Lynch J.R., Blessing R., White W.D. Novel diagnostic test for acute stroke. Stroke. 2004; 35(1): 57-63. doi: 10.1161/01. str.0000105927.62344.4c.
84. González R.G. Imaging-guided acute ischemic stroke therapy: From «time is brain» to «physiology is brain». Am. J. Neuroradiol. 2006; 27(4): 728-735.
85. Wintermark M., Sesay M., Barbier E. et al. Comparative overview of brain perfusion imaging techniques. Stroke. 2005; 36(9): e83-99. doi: 10.1161/01.str.0000177839.03321.25.
86. Eastwood J.D., Engelter S.T., MacFall J.F. et al. Quantitative assessment of the time course of infarct signal intensity on diffusion-weighted images. Am. J. Neuroradiol. 2003; 24(4): 680-687.
87. Максимова М.Ю., Коробкова Д.З., Кротенко- ва М.В. Методы визуализации пенумбры при ишеми- ческом инсульте. Вестник рентгенологии и радиоло- гии. 2013; 6: 57-66.

Конформационное заболевание — PubMed

Сохранить цитату в файл

Формат: Резюме (текст)PubMedPMIDAbstract (текст)CSV

Добавить в коллекции

  • Создать новую коллекцию
  • Добавить в существующую коллекцию

Назовите свою коллекцию:

Имя должно содержать менее 100 символов

Выберите коллекцию:

Невозможно загрузить вашу коллекцию из-за ошибки
Повторите попытку

Добавить в мою библиографию

  • Моя библиография

Не удалось загрузить делегатов из-за ошибки
Повторите попытку

Ваш сохраненный поиск

Название сохраненного поиска:

Условия поиска:

Тестовые условия поиска

Электронная почта: (изменить)

Который день? Первое воскресеньеПервый понедельникПервый вторникПервая средаПервый четвергПервая пятницаПервая субботаПервый деньПервый рабочий день

Который день? ВоскресеньеПонедельникВторникСредаЧетвергПятницаСуббота

Формат отчета: РезюмеРезюме (текст)АбстрактАбстракт (текст)PubMed

Отправить максимум: 1 шт. 5 шт. 10 шт. 20 шт. 50 шт. 100 шт. 200 шт.

Отправить, даже если нет новых результатов

Необязательный текст в электронном письме:

Создайте файл для внешнего программного обеспечения для управления цитированием

Полнотекстовые ссылки

Эльзевир Наука

Полнотекстовые ссылки

Обзор

. 1997 г., 12 июля; 350 (9071): 134-8.

doi: 10.1016/S0140-6736(97)02073-4.

Р В Каррелл 1 , Д. А. Ломас

принадлежность

  • 1 Отделение гематологии, Кембриджский университет, Центр MRC, больница Адденбрука, Великобритания.
  • PMID: 9228977
  • DOI: 10.1016/С0140-6736(97)02073-4

Обзор

R W Carrell et al. Ланцет. .

. 1997 г., 12 июля; 350 (9071): 134-8.

дои: 10.1016/S0140-6736(97)02073-4.

Авторы

Р В Каррелл 1 , Д. А. Ломас

принадлежность

  • 1 Отделение гематологии, Кембриджский университет, Центр MRC, больница Адденбрука, Великобритания.
  • PMID: 9228977
  • DOI: 10.1016/С0140-6736(97)02073-4

Абстрактный

В настоящее время считается, что несколько различных расстройств, включая распространенные деменции и энцефалопатии, возникают в результате одного и того же общего механизма заболевания. В каждом из них происходит аномальное развертывание, а затем агрегация лежащего в основе белка. Постепенное накопление этих агрегатов и ускорение их образования при стрессе объясняют характерное позднее или эпизодическое начало клинической картины заболевания. Понимание этих процессов на молекулярном уровне открывает перспективы более рациональных подходов к исследованию и терапии.

Похожие статьи

  • Клеточная токсичность и конформационная болезнь.

    Каррелл РВ. Каррел РВ. Тенденции клеточной биологии. 2005 ноябрь; 15 (11): 574-80. doi: 10.1016/j.tcb.2005.09.005. Epub 2005 3 октября. Тенденции клеточной биологии. 2005. PMID: 16202603

  • Семейные конформационные заболевания и деменции.

    Кроутер, округ Колумбия. Кроутер, округ Колумбия. Хум Мутат. 2002 г., июль; 20 (1): 1–14. doi: 10.1002/humu.10100. Хум Мутат. 2002. PMID: 12112652 Обзор.

  • Прионы: модель конформационной болезни?

    Морине Ф. Морине Ф. Патол Биол (Париж). 2014 Апрель; 62 (2): 96-9. doi: 10.1016/j.patbio.2014.02.003. Epub 2014 20 марта. Патол Биол (Париж). 2014. PMID: 24656441 Обзор.

  • Серпинопатии и конформационные деменции.

    Ломас Д.А., Каррелл Р.В. Ломас Д.А. и соавт. Нат Рев Жене. 2002 г., октябрь; 3 (10): 759-68. дои: 10.1038/nrg907. Нат Рев Жене. 2002. PMID: 12360234 Обзор.

  • Конформационные изменения и болезни — серпины, прионы и болезнь Альцгеймера.

    Каррелл Р.В., Гупту Б. Каррелл Р.В. и соавт. Curr Opin Struct Biol. 1998 декабрь; 8 (6): 799-809. doi: 10.1016/s0959-440x(98)80101-2. Curr Opin Struct Biol. 1998. PMID: 9914261 Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

  • Разрешение фиброза печени после ZFN-опосредованного редактирования генов в мышиной модели дефицита α1-антитрипсина человека PiZ.

    Li Y, Guha C, Asp P, Wang X, Чайковская TL, Kim K, Mendel M, Cost GJ, Perlmutter DH, Roy-Chowdhury N, Fox IJ, Conway A, Roy-Chowdhury J. Ли Ю и др. Гепатол коммун. 2023 27 февраля; 7(3):e0070. doi: 10.1097/HC9.0000000000000070. Электронная коллекция 2023 1 марта. Гепатол коммун. 2023. PMID: 36848094 Бесплатная статья ЧВК.

  • Вариант нити 1A в нейросерпине демонстрирует повышенную агрегацию и отсутствие потери ингибирования: участие в улучшении полимеризации для сохранения активности.

    Ансари С., Ахамад С., Хан А.Б., Фатима С., Ахмад Т., Хан Ю., Гупта Д., Джайраджпури М.А. Ансари С. и др. Представитель Biosci, 22 декабря 2022 г .; 42 (12): BSR20221825. дои: 10.1042/BSR20221825. Представитель Biosci, 2022 г. PMID: 36408789 Бесплатная статья ЧВК.

  • Структурная детерминанта образования β-амилоида: от трансмембранной димеризации белка до агрегатов β-амилоида.

    Пападопулос Н., Суэлвес Н., Перрин Ф., Вадукул Д.М., Вранкс С., Константинеску С.Н., Кинлен-Кампард П. Пападопулос Н. и соавт. Биомедицины. 2022 Октябрь 29;10(11):2753. doi: 10.3390/биомедицина10112753. Биомедицины. 2022. PMID: 36359274 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

  • Влияние трегалозного покрытия наночастиц магнетита на стабильность лизоцима яичного белка.

    Лайморак А., Сейед Эбрахими С.А., Яздиан Ф., Лалегани З., Хамаванди Б. Лайморак А. и соавт. Int J Mol Sci. 2022 25 августа; 23 (17): 9657. дои: 10.3390/ijms23179657. Int J Mol Sci. 2022. PMID: 36077055 Бесплатная статья ЧВК.

  • Домен растворимости, полученный из шелка паука, ингибирует агрегацию ядерных и цитозольных белков в клетках человека.

    Шеллхаус А.К., Сюй С., Гириш М.Е., Ворнбергер Дж., Йоханссон Дж., Дантума Н.П. Шеллхаус А.К. и др. коммун биол. 2022 26 мая; 5 (1): 505. doi: 10.1038/s42003-022-03442-5. коммун биол. 2022. PMID: 35618760 Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Типы публикаций

термины MeSH

вещества

Полнотекстовые ссылки

Эльзевир Наука

Укажите

Формат: ААД АПА МДА НЛМ

Отправить по номеру

Конформационное заболевание | Nature Cell Biology

  • Опубликовано:
  • Рон Р. Копито 1 и
  • Дэвид Рон 2  

Природа Клеточная биология том 2 , страницы E207–E209 (2000)Процитировать эту статью

  • 1523 доступа

  • 292 Цитаты

  • 6 Альтметрический

  • Детали показателей

Abstract

Большое и разнообразное количество заболеваний в настоящее время признано «конформационными заболеваниями», вызванными принятием ненативных конформаций белков, которые приводят к агрегации. Недавняя конференция `Альфа 1 9029Дефицит 2-антитрипсина и другие конформационные заболевания», проходивший в Эйрли, штат Вирджиния, США (27–30 июня 2000 г.), сосредоточился на некоторых общих путях, с помощью которых клетки защищают себя от токсичности, связанной с неправильным сворачиванием и агрегацией белков.

Это предварительный просмотр содержимого подписки, доступ через ваше учреждение

Соответствующие статьи

Статьи открытого доступа со ссылками на эту статью.

  • Структурное понимание эффектов проагрегации C. elegans CRAM-1 и его человеческого ортолога SERF2

    • Минакшисундарам Баласубраманиам
    • , Шринивас Айядевара
    •  и Роберт Дж. Шмуклер Рейс

    Научные отчеты Открытый доступ 05 октября 2018 г.

  • Новая тройная комбинация фармакологических шаперонов улучшает коррекцию F508del-CFTR

    • Грэм В. Карлайл
    • , Ци Ян
    •  … Дэвид Ю. Томас

    Научные отчеты Открытый доступ 30 июля 2018 г.

  • Ингибирующее действие куркумина и циклокуркумина на нейротоксичность, индуцированную 1-метил-4-фенилпиридинием (MPP+) в дифференцированных клетках PC12

    • Сандип Чакраборти
    • , Арташес Карменян
    •  … Артур Чиу

    Научные отчеты Открытый доступ 05 декабря 2017 г.

Варианты доступа

Подпишитесь на этот журнал

Получите 12 печатных выпусков и онлайн-доступ

209,00 € в год

всего 17,42 € за выпуск

Узнать больше

Взять напрокат или купить эту статью

Получить просто эта статья до тех пор, пока она вам нужна

$39,95

Узнать больше

Цены могут облагаться местными налогами, которые рассчитываются при оформлении заказа

Рисунок 1: Петлевидные полимеры α-1-антитрипсина. Вариант с тяжелым Z-дефицитом нарушает структуру α-1-антитрипсина, позволяя петле реактивного центра одной молекулы встраиваться в β-лист A второй. Рисунок 2: Тельца включения в различных клеточных компартментах.

Информация об авторе

Авторы и организации

  1. Факультет биологических наук Стэнфордский университет, Стэнфорд, 94305-5020, Калифорния, США

    Рон Р. Копито

  2. 9 0004 Институт Скирболла, Медицинская школа Нью-Йоркского университета, 540 First Avenue, New York, 10016, Нью-Йорк, США

    Дэвид Рон

Авторы

  1. Рон Р. Копито

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

  2. Дэвид Рон

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Права и разрешения

Перепечатка и разрешения

Об этой статье

Эта статья цитируется

  • Нейродегенеративные расстройства болезни Альцгеймера, паркинсонизма, бокового амиотрофического склероза и рассеянного склероза: ранний диагностический подход для точного лечения

    • Нишит Патхак
    • Сунил Кумар Вимал
    • Санджиб Бхаттачарья

    Метаболическое заболевание головного мозга (2022)

  • Алгоритм PentUnFOLD как инструмент различения темных и светлых сторон структурной нестабильности белков

    • Побойнев Виктор Витольдович
    • Хрусталев Владислав Викторович
    • Попков Вадим Дмитриевич

    Аминокислоты (2022)

  • Сетевой анализ динамически важных остатков в белковых структурах, опосредующих лиганд-связывающие конформационные изменения

    • Тадео Э. Салданьо
    • Сильвио К. Э. Тосатто
    • Себастьян Фернандес-Альберти

    Европейский биофизический журнал (2019)

  • Новая тройная комбинация фармакологических шаперонов улучшает коррекцию F508del-CFTR

    • Грэм В. Карлайл
    • Ци Ян
    • Дэвид Ю. Томас

    Научные отчеты (2018)

  • Структурное понимание эффектов проагрегации C.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *