Die funktionelle Relevanz von natürlich vorkommenden Varianten des Adhäsions-G-Protein-gekoppelten Rezeptors GPR133 (ADGRD1)

Eine Vielzahl von Krankheiten und Phänotypen im Menschen werden durch Mutationen in G-Protein-gekoppelten Rezeptoren (GPCR) verursacht. Die Klasse der Adhäsions-GPCR (aGPCR) ist bisher wenig erforscht, wird aber mit diversen Funktionen in der Immunität, Nervenentwicklung, Embryonalentwicklung und im Tumorwachstum in Zusammenhang gebracht. Ein Vertreter der Gruppe V der aGPCR ist der GPR133 (ADGRD1). Einige genomweite Assoziationsstudien konnten den gpr133-Lokus mit Veränderungen im Metabolismus, in der Körpergröße und der Herzfrequenz verknüpfen. Für diesen aGPCR wurde bereits die Signaltransduktion über Gαs und Gαi gezeigt, sodass eine funktionelle Charakterisierung des GPR133 und dessen Varianten über cAMP-, cAMP response element- (CRE) und CRE binding protein- (CREB) Assays in vitro möglich ist. Systematische Untersuchungen der Struktur des GPR133 konnten die gebundene agonistische „Stachelsequenz“ aufzeigen. Dies legt den Grundstein für die funktionelle Untersuchung von Mutationen im GPR133. Eine Analyse von mehr als 1000 sequenzierten humanen Genomen ergab über 9000 Einzelnukleotidpolymorphismen (SNP) im gpr133-Gen. Ungefähr 2,4 % der SNP liegen in kodierenden Genabschnitten und resultieren in 129 nicht-synonymen SNP (nsSNP) an 119 Aminosäurepositionen. Die funktionelle Relevanz dieser Missense-Varianten war unbekannt. Tiefergehende Analysen konnten nsSNP identifizieren, die zu einem vollständigen bzw. partiellen Funktionsverlust (A448D, Q600stop, C632fs [frame shift], A761E, N795K) oder zu einer erhöhten Basalaktivität (F383S, D453N) führen. Ein Vergleich der aGPCR Subklassen basierend auf diversen Orthologsequenzen konnte zudem stark konservierte Bereiche aufzeigen, deren Änderungen durch nsSNP im GPR133 in Funktionsänderungen münden. Das große im Menschen vorhandene funktionelle Spektrum von GPR133-Varianten könnte für klinisch relevante Phänotypen verantwortlich sein, auch wenn die bisher erfassten heterozygoten Individuen lebensfähig sind

Mechano-Dependent Phosphorylation of the PDZ-Binding Motif of CD97/ADGRE5 Modulates Cellular Detachment

Summary Cells respond to mechanical stimuli with altered signaling networks. Here, we show that mechanical forces rapidly induce phosphorylation of CD97/ADGRE5 (pCD97) at its intracellular C-terminal PDZ-binding motif (PBM). Biochemically, this phosphorylation disrupts CD97 binding to PDZ domains of the scaffold protein DLG1. In shear-stressed cells, pCD97 appears not only in junctions, retracting fibers, and the attachment area but also in lost membrane patches, demonstrating (intra)cellular detachment at the CD97 PBM. This motif is critical for the CD97-dependent mechanoresponse. Cells expressing CD97 without the PBM are more deformable, and under shear stress, these cells lose cell contacts faster and show changes in the actin cytoskeleton when compared with cells expressing full-length CD97. Our data indicate CD97 linkage to the cytoskeleton. Consistently, CD97 knockout phenocopies CD97 without the PBM, and membranous CD97 is organized in an F-actin-dependent manner. In summary, CD97 shapes the cellular mechanoresponse through signaling modulation via its PBM

Die funktionelle Relevanz von natürlich vorkommenden Varianten des Adhäsions-G-Protein-gekoppelten Rezeptors GPR133 (ADGRD1)

Eine Vielzahl von Krankheiten und Phänotypen im Menschen werden durch Mutationen in G-Protein-gekoppelten Rezeptoren (GPCR) verursacht. Die Klasse der Adhäsions-GPCR (aGPCR) ist bisher wenig erforscht, wird aber mit diversen Funktionen in der Immunität, Nervenentwicklung, Embryonalentwicklung und im Tumorwachstum in Zusammenhang gebracht. Ein Vertreter der Gruppe V der aGPCR ist der GPR133 (ADGRD1). Einige genomweite Assoziationsstudien konnten den gpr133-Lokus mit Veränderungen im Metabolismus, in der Körpergröße und der Herzfrequenz verknüpfen. Für diesen aGPCR wurde bereits die Signaltransduktion über Gαs und Gαi gezeigt, sodass eine funktionelle Charakterisierung des GPR133 und dessen Varianten über cAMP-, cAMP response element- (CRE) und CRE binding protein- (CREB) Assays in vitro möglich ist. Systematische Untersuchungen der Struktur des GPR133 konnten die gebundene agonistische „Stachelsequenz“ aufzeigen. Dies legt den Grundstein für die funktionelle Untersuchung von Mutationen im GPR133. Eine Analyse von mehr als 1000 sequenzierten humanen Genomen ergab über 9000 Einzelnukleotidpolymorphismen (SNP) im gpr133-Gen. Ungefähr 2,4 % der SNP liegen in kodierenden Genabschnitten und resultieren in 129 nicht-synonymen SNP (nsSNP) an 119 Aminosäurepositionen. Die funktionelle Relevanz dieser Missense-Varianten war unbekannt. Tiefergehende Analysen konnten nsSNP identifizieren, die zu einem vollständigen bzw. partiellen Funktionsverlust (A448D, Q600stop, C632fs [frame shift], A761E, N795K) oder zu einer erhöhten Basalaktivität (F383S, D453N) führen. Ein Vergleich der aGPCR Subklassen basierend auf diversen Orthologsequenzen konnte zudem stark konservierte Bereiche aufzeigen, deren Änderungen durch nsSNP im GPR133 in Funktionsänderungen münden. Das große im Menschen vorhandene funktionelle Spektrum von GPR133-Varianten könnte für klinisch relevante Phänotypen verantwortlich sein, auch wenn die bisher erfassten heterozygoten Individuen lebensfähig sind

Die funktionelle Relevanz von natürlich vorkommenden Varianten des Adhäsions-G-Protein-gekoppelten Rezeptors GPR133 (ADGRD1)

Eine Vielzahl von Krankheiten und Phänotypen im Menschen werden durch Mutationen in G-Protein-gekoppelten Rezeptoren (GPCR) verursacht. Die Klasse der Adhäsions-GPCR (aGPCR) ist bisher wenig erforscht, wird aber mit diversen Funktionen in der Immunität, Nervenentwicklung, Embryonalentwicklung und im Tumorwachstum in Zusammenhang gebracht. Ein Vertreter der Gruppe V der aGPCR ist der GPR133 (ADGRD1). Einige genomweite Assoziationsstudien konnten den gpr133-Lokus mit Veränderungen im Metabolismus, in der Körpergröße und der Herzfrequenz verknüpfen. Für diesen aGPCR wurde bereits die Signaltransduktion über Gαs und Gαi gezeigt, sodass eine funktionelle Charakterisierung des GPR133 und dessen Varianten über cAMP-, cAMP response element- (CRE) und CRE binding protein- (CREB) Assays in vitro möglich ist. Systematische Untersuchungen der Struktur des GPR133 konnten die gebundene agonistische „Stachelsequenz“ aufzeigen. Dies legt den Grundstein für die funktionelle Untersuchung von Mutationen im GPR133. Eine Analyse von mehr als 1000 sequenzierten humanen Genomen ergab über 9000 Einzelnukleotidpolymorphismen (SNP) im gpr133-Gen. Ungefähr 2,4 % der SNP liegen in kodierenden Genabschnitten und resultieren in 129 nicht-synonymen SNP (nsSNP) an 119 Aminosäurepositionen. Die funktionelle Relevanz dieser Missense-Varianten war unbekannt. Tiefergehende Analysen konnten nsSNP identifizieren, die zu einem vollständigen bzw. partiellen Funktionsverlust (A448D, Q600stop, C632fs [frame shift], A761E, N795K) oder zu einer erhöhten Basalaktivität (F383S, D453N) führen. Ein Vergleich der aGPCR Subklassen basierend auf diversen Orthologsequenzen konnte zudem stark konservierte Bereiche aufzeigen, deren Änderungen durch nsSNP im GPR133 in Funktionsänderungen münden. Das große im Menschen vorhandene funktionelle Spektrum von GPR133-Varianten könnte für klinisch relevante Phänotypen verantwortlich sein, auch wenn die bisher erfassten heterozygoten Individuen lebensfähig sind

Using artificial intelligence for exercise prescription in personalised health promotion:A critical evaluation of OpenAI’s GPT-4 model

The rise of artificial intelligence (AI) applications in healthcare provides new possibilities for personalized health management. AI-based fitness applications are becoming more common, facilitating the opportunity for individualised exercise prescription. However, the use of AI carries the risk of inadequate expert supervision, and the efficacy and validity of such applications have not been thoroughly investigated, particularly in the context of diverse health conditions. The aim of the study was to critically assess the efficacy of exercise prescriptions generated by OpenAI’s Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) model for five example patient profiles with diverse health conditions and fitness goals. Our focus was to assess the model’s ability to generate exercise prescriptions based on a singular, initial interaction, akin to a typical user experience. The evaluation was conducted by leading experts in the field of exercise prescription. Five distinct scenarios were formulated, each representing a hypothetical individual with a specific health condition and fitness objective. Upon receiving details of each individual, the GPT-4 model was tasked with generating a 30-day exercise program. These AI-derived exercise programs were subsequently subjected to a thorough evaluation by experts in exercise prescription. The evaluation encompassed adherence to established principles of frequency, intensity, time, and exercise type; integration of perceived exertion levels; consideration for medication intake and the respective medical condition; and the extent of program individualization tailored to each hypothetical profile. The AI model could create general safety-conscious exercise programs for various scenarios. However, the AI-generated exercise prescriptions lacked precision in addressing individual health conditions and goals, often prioritizing excessive safety over the effectiveness of training. The AI-based approach aimed to ensure patient improvement through gradual increases in training load and intensity, but the model’s potential to fine-tune its recommendations through ongoing interaction was not fully satisfying. AI technologies, in their current state, can serve as supplemental tools in exercise prescription, particularly in enhancing accessibility for individuals unable to access, often costly, professional advice. However, AI technologies are not yet recommended as a substitute for personalized, progressive, and health condition-specific prescriptions provided by healthcare and fitness professionals. Further research is needed to explore more interactive use of AI models and integration of real-time physiological feedback.</p