JT
Jorge Trejo‐Lopez
Author with expertise in Mechanisms of Alzheimer's Disease
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(67% Open Access)
Cited by:
3
h-index:
8
/
i10-index:
6
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Aβ Amyloid Scaffolds the Accumulation of Matrisome and Additional Proteins in Alzheimer’s Disease

Yona Levites et al.Dec 1, 2023
We report a highly significant correlation in brain proteome changes between Alzheimers disease (AD) and CRND8 APP695NL/F transgenic mice. However, integrating protein changes observed in the CRND8 mice with co-expression networks derived from human AD, reveals both conserved and divergent module changes. For the most highly conserved module (M42, matrisome) we find many proteins accumulate in plaques, cerebrovascular amyloid (CAA), dystrophic processes, or a combination thereof. Overexpression of two M42 proteins, midkine (Mdk) and pleiotrophin (PTN), in CRND8 mice brains leads to increased accumulation of A β ; in plaques and in CAA; further, recombinant MDK and PTN enhance A β ; aggregation into amyloid. Multiple M42 proteins, annotated as heparan sulfate binding proteins, bind to fibrillar A β 42 and a non-human amyloid fibril in vitro. Supporting this binding data, MDK and PTN co-accumulate with transthyretin (TTR) amyloid in the heart and islet amyloid polypeptide (IAPP) amyloid in the pancreas. Our findings establish several critical insights. Proteomic changes in modules observed in human AD brains define an A β ; amyloid responsome that is well conserved from mouse model to human. Further, distinct amyloid structures may serve as scaffolds, facilitating the co-accumulation of proteins with signaling functions. We hypothesize that this co-accumulation may contribute to downstream pathological sequalae. Overall, this contextualized understanding of proteomic changes and their interplay with amyloid deposition provides valuable insights into the complexity of AD pathogenesis and potential biomarkers and therapeutic targets.
0
Citation3
0
Save
0

Integrative proteomics identifies a conserved Aβ amyloid responsome, novel plaque proteins, and pathology modifiers in Alzheimer’s disease

Yona Levites et al.Aug 1, 2024
Alzheimer's disease (AD) is a complex neurodegenerative disorder that develops over decades. AD brain proteomics reveals vast alterations in protein levels and numerous altered biologic pathways. Here, we compare AD brain proteome and network changes with the brain proteomes of amyloid β (Aβ)-depositing mice to identify conserved and divergent protein networks with the conserved networks identifying an Aβ amyloid responsome. Proteins in the most conserved network (M42) accumulate in plaques, cerebrovascular amyloid (CAA), and/or dystrophic neuronal processes, and overexpression of two M42 proteins, midkine (Mdk) and pleiotrophin (PTN), increases the accumulation of Aβ in plaques and CAA. M42 proteins bind amyloid fibrils in vitro, and MDK and PTN co-accumulate with cardiac transthyretin amyloid. M42 proteins appear intimately linked to amyloid deposition and can regulate amyloid deposition, suggesting that they are pathology modifiers and thus putative therapeutic targets. We posit that amyloid-scaffolded accumulation of numerous M42+ proteins is a central mechanism mediating downstream pathophysiology in AD.
0

BIOM-71. EXPANDING THE SPECTRUM OFTERT PROMOTER NON-CANONICAL SEQUENCE VARIANTS IN CNS TUMORS: A CASE SERIES

David Cook et al.Nov 1, 2024
Abstract Most TERT promoter (TERTp) clinically relevant sequence variants in CNS tumors are the canonical C228T and C250T mutations. Non-canonical TERTp mutations have been reported mainly in non-CNS tumors. We describe 12 CNS tumors with non-canonical TERTp variants interpreted as clinically relevant. Using clinical targeted NGS panels (2020-2024), we detected c.-100_-79dup (n=2), c.-92_-91insGGCGGCCCCGCCCCTTCCTTTC (n=1), c.-118_-117insTCCCCGGCCCAGCCCCTTCCGGG (n=1), c.-123_-76dup (n=1), c.-110_-89dup (n=2), and c.-57A&gt;C (n=5). Most cases had chromosomal microarray (n=11) and/or methylation array data analyzed using the NCI/Bethesda v.2 classifier (n=9). All non-canonical TERTp variants occurred at a variant allele frequency suggestive of somatic clonal origin (mean, 34%; range, 18-46), and in adults (mean age, 60 years; range, 36-88). Except for the c.-57A&gt;C variant, all non-canonical TERTp variants occurred in tumors with histological and/or molecular diagnostic features of glioblastoma, IDH-wildtype (GBM), often epigenetically aligning to this tumor type. All five tested cases matched to superfamily glioblastoma (score ≥ 0.9), with three to class GBM_RTK_I (&gt;0.9 in 2, 0.86 in 1) and two to GBM_RTK_II (&gt;0.9). The size and sequence of such variants suggest that these may be functionally equivalent to canonical mutations or generate favorable TERTp activation motif conformations like previously reported activating duplications. The c.-57A&gt;C variant is a well-established oncogenic mutation observed in other cancer types but has not been reported in CNS tumors. We describe five cases with the c.-57A&gt;C variant: one GBM matching to methylation class GBM_MES_TYP (0.99); two oligodendroglioma, IDH-mutant and 1p/19q-codeleted, one of which had methylation data matching to class O_IDH (0.99); one diffuse glioma, IDH-mutant, which was partially 1p/19q-codeleted and matched to class O_IDH (0.99); and one anaplastic meningioma, aligning to superfamily meningioma (0.99)/MNG_MAL (0.79). Our findings show that non-canonical TERTp variants typically occur in tumor types that often harbor TERTp canonical mutations, expanding the spectrum of TERTp clinically relevant variants that are molecular biomarkers in CNS tumors.