Liver osteopontin is required to prevent the progression of age-related nonalcoholic fatty liver disease

[EN] Osteopontin (OPN), a senescence-associated secretory phenotype factor, is increased in patients with nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). Cellular senescence has been associated with age-dependent hepatosteatosis. Thus, we investigated the role of OPN in the age-related hepatosteatosis. For this, human serum samples, animal models of aging, and cell lines in which senescence was induced were used. Metabolic fluxes, lipid, and protein concentration were determined. Among individuals with a normal liver, we observed a positive correlation between serum OPN levels and increasing age. This correlation with age, however, was absent in patients with NAFLD. In wild-type (WT) mice, serum and liver OPN were increased at 10 months old (m) along with liver p53 levels and remained elevated at 20m. Markers of liver senescence increased in association with synthesis and concentration of triglycerides (TG) in 10m OPN-deficient (KO) hepatocytes when compared to WT hepatocytes. These changes in senescence and lipid metabolism in 10m OPN-KO mice liver were associated with the decrease of 78 kDa glucose-regulated protein (GRP78), induction of ER stress, and the increase in fatty acid synthase and CD36 levels. OPN deficiency in senescent cells also diminished GRP78, the accumulation of intracellular TG, and the increase in CD36 levels. In 20m mice, OPN loss led to increased liver fibrosis. Finally, we showed that OPN expression in vitro and in vivo was regulated by p53. In conclusion, OPN deficiency leads to earlier cellular senescence, ER stress, and TG accumulation during aging. The p53-OPN axis is required to inhibit the onset of agerelated hepatosteatosis.This work was supported by Ayudas para apoyar grupos de investigación del sistema Universitario Vasco (IT971‐16 to P.A.), MINECO‐FEDER (SAF2017‐87301‐R to M.L.M‐Ch) MCIU/AEI/FEDER, UE (RTI2018‐095134‐B‐100 to P.A. and RTI2018‐099413‐B‐I00 to RN, Asociación Española contra el Cáncer, Canceres raros (M.L.M‐Ch), La Caixa Foundation (to M.L.M‐Ch), Ayudas Fundación BBVA a equipos de Investigación Científica 2018 (to M.L.M‐Ch), Xunta de Galicia (RN: 2015‐CP080 and 2016‐ PG057), Fundación BBVA (RN), and European Foundation for the Study of Diabetes (RN). ISCIII‐FEDER PI17/00535 (to C.G‐M.), ISCIII‐FEDER CP14/00181 and PI16/00823 (to A.G‐ R.), and Francisco Cobos Foundation (to A.G‐R.). CiC bioGUNE thanks MINECO for the Severo Ochoa Excellence Accreditation (SEV‐2016‐ 0644

A higher proportion of eicosapentaenoic acid (EPA) when combined with docosahexaenoic acid (DHA) in omega-3 dietary supplements provides higher antioxidant effects in human retinal cells

Retinal pigment epithelium (RPE) is a key regulator of retinal function and is directly related to the transport, delivery, and metabolism of long-chain n-3 polyunsaturated fatty acids (n3-PUFA), in the retina. Due to their functions and location, RPE cells are constantly exposed to oxidative stress. Eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) have shown to have antioxidant effects by different mechanisms. For this reason, we designed an in vitro study to compare 10 formulations of DHA and EPA supplements from different origins and combined in different proportions, evaluating their effect on cell viability, cell proliferation, reactive oxygen species production, and cell migration using ARPE-19 cells. Furthermore, we assessed their ability to rescue RPE cells from the oxidative conditions seen in diabetic retinopathy. Our results showed that the different formulations of n3-PUFAs have a beneficial effect on cell viability and proliferation and are able to restore oxidative induced RPE damage. We observed that the n3-PUFA provided different results alone or combined in the same supplement. When combined, the best results were obtained in formulations that included a higher proportion of EPA than DHA. Moreover, n3-PUFA in the form of ethyl-esters had a worse performance when compared with triglycerides or phospholipid based formulations

Atorvastatin Provides a New Lipidome Improving Early Regeneration After Partial Hepatectomy in Osteopontin Deficient Mice

Osteopontin (OPN), a multifunctional cytokine that controls liver glycerolipid metabolism, is involved in activation and proliferation of several liver cell types during regeneration, a condition of high metabolic demands. Here we investigated the role of OPN in modulating the liver lipidome during regeneration after partial-hepatectomy (PH) and the impact that atorvastatin treatment has over regeneration in OPN knockout (KO) mice. The results showed that OPN deficiency leads to remodeling of phosphatidylcholine and triacylglycerol (TG) species primarily during the first 24 h after PH, with minimal effects on regeneration. Changes in the quiescent liver lipidome in OPN-KO mice included TG enrichment with linoleic acid and were associated with higher lysosome TG-hydrolase activity that maintained 24 h after PH but increased in WT mice. OPN-KO mice showed increased beta-oxidation 24 h after PH with less body weight loss. In OPN-KO mice, atorvastatin treatment induced changes in the lipidome 24 h after PH and improved liver regeneration while no effect was observed 48 h post-PH. These results suggest that increased dietary-lipid uptake in OPN-KO mice provides the metabolic precursors required for regeneration 24 h and 48 h after PH. However, atorvastatin treatment offers a new metabolic program that improves early regeneration when OPN is deficient.This work was supported by IT-336-10 (Gobierno Vasco) (to PA) and SAF2015-64352-R (to PA), SAF2017-87301-R (to MLM-C) and EITB Maratoia BIO15/CA/014 (to MLM-C). MNG and DM were recipients of a predoctoral fellowship from the University of Basque Country UPV/EHU and BG-S and DS were recipients for predoctoral fellowships from the Basque Goverment. We thank technical support from Jose Antonio Lopez Gomez

ANGPTL-4 is Associated with Obesity and Lipid Profile in Children and Adolescents

Angiopoietin-like protein 4 (ANGPTL-4) regulates lipidic metabolism and affects energy homeostasis. However, its function in children with obesity remains unknown. We investigated plasma ANGPTL-4 levels in children and its relationship with body mass index (BMI) and different lipidic parameters such as free fatty acids (FFA). Plasma ANGPTL-4 levels were analyzed in two different cohorts. In the first cohort (n = 150, age 3–17 years), which included children with normal weight or obesity, we performed a cross-sectional study. In the second cohort, which included only children with obesity (n = 20, age 5–18 years) followed up for two years after an intervention for weight loss, in which we performed a longitudinal study measuring ANGPTL-4 before and after BMI-loss. In the cross-sectional study, circulating ANGPTL-4 levels were lower in children with obesity than in those with normal weight. Moreover, ANGPTL-4 presented a negative correlation with BMI, waist circumference, weight, insulin, homeostasis model assessment of insulin resistance index (HOMA index), triglycerides, and leptin, and a positive correlation with FFA and vitamin-D. In the longitudinal study, the percent change in plasma ANGPTL-4 was correlated with the percent change in FFA, total-cholesterol and high-density lipoprotein cholesterol. This study reveals a significant association of ANGPTL-4 with pediatric obesity and plasma lipid profileThis research was funded by INSTITUTO DE SALUD CARLOS III cofounded by FEDER, grants number PI18/00998, PI15/01272, PI11/02042, PI16/01301, and PI16/00871, and FUNDACIÓN MUTUA MADRILEÑAS

The role of retinal fluid location in atrophy and fibrosis evolution of patients with neovascular age-related macular degeneration long-term treated in real world

Purpose: To assess the effect of clinical factors on the development and progression of atrophy and fibrosis in patients with neovascular age-related macular degeneration (nAMD) receiving long-term treatment in the real world. Methods: An ambispective 36-month multicentre study, involving 359 nAMD patients from 17 Spanish hospitals treated according to the Spanish Vitreoretinal Society guidelines, was designed. The influence of demographic and clinical factors, including the presence and location of retinal fluid, on best-corrected visual acuity (BCVA) and progression to atrophy and/or fibrosis were analysed. Results: After 36 months of follow-up and an average of 13.8 anti-VEGF intravitreal injections, the average BCVA gain was +1.5 letters, and atrophy and/or fibrosis were present in 54.8% of nAMD patients (OR = 8.54, 95% CI = 5.85-12.47, compared to baseline). Atrophy was associated with basal intraretinal fluid (IRF) (OR = 1.87, 95% CI = 1.09-3.20), whereas basal subretinal fluid (SRF) was associated with a lower rate of atrophy (OR = 0.40, 95% CI = 0.23-0.71) and its progression (OR = 0.44, 95% CI = 0.26-0.75), leading to a slow progression rate (OR = 0.34, 95% CI = 0.14-0.83). Fibrosis development and progression were related to IRF at any visit (p < 0.001). In contrast, 36-month SRF was related to a lower rate of fibrosis (OR = 0.49, 95% CI = 0.29-0.81) and its progression (OR = 0.50, 95% CI = 0.31-0.81). Conclusion: Atrophy and/or fibrosis were present in 1 of 2 nAMD patients treated for 3 years. Both, especially fibrosis, lead to vision loss. Subretinal fluid (SRF) was associated with good visual outcomes and lower rates of atrophy and fibrosis, whereas IRF yields worse visual results and a higher risk of atrophy and especially fibrosis in routine clinical practice

Methionine adenosyltransferase 1a antisense oligonucleotides activate the liver-brown adipose tissue axis preventing obesity and associated hepatosteatosis

Altered methionine metabolism is associated with weight gain in obesity. The methionine adenosyltransferase (MAT), catalyzing the first reaction of the methionine cycle, plays an important role regulating lipid metabolism. However, its role in obesity, when a plethora of metabolic diseases occurs, is still unknown. By using antisense oligonucleotides (ASO) and genetic depletion of Mat1a, here, we demonstrate that Mat1a deficiency in diet-induce obese or genetically obese mice prevented and reversed obesity and obesity-associated insulin resistance and hepatosteatosis by increasing energy expenditure in a hepatocyte FGF21 dependent fashion. The increased NRF2-mediated FGF21 secretion induced by targeting Mat1a, mobilized plasma lipids towards the BAT to be catabolized, induced thermogenesis and reduced body weight, inhibiting hepatic de novo lipogenesis. The beneficial effects of Mat1a ASO were abolished following FGF21 depletion in hepatocytes. Thus, targeting Mat1a activates the liver-BAT axis by increasing NRF2-mediated FGF21 secretion, which prevents obesity, insulin resistance and hepatosteatosis. High methionine and S-adenosylmethionine serum levels are related with obesity. Here the authors show that knockdown of methionine adenosyltransferase by using antisense oligonucleotides provides beneficial effects in obesity and comorbidities.This work was supported by Ayudas para apoyar grupos de investigacion del sistema Universitario Vasco (IT971-16) and MCIU/AEI/FEDER, UE (RTI2018-095134-B-100) (to P.A.), (RTI2018-099413-B-I00 and RED2018-102379-T) (to R.N.), PID2020119486RB-100 (to M.V.R.) and (RTI2018-096759-A-100) (to T.C.D). EFSD/Lilly European Diabetes Research Program, MICIU (PID2019-104399RB-I00), Fundacion AECC PROYE19047SABI, and Comunidad de Madrid IMMUNOTHERCAN-CM B2017/BMD-3733 (to G.S.). La CAIXA Foundation LCF/PR/HP17/52190004, MINECO-FEDER SAF2017-87301-R, AYUDAS FUNDACION BBVA A EQUIPOS DE INVESTIGACION CIENTIFICA UMBRELLA 2018 and AECC Scientific Foundation, grant name: Rare Cancers 2017 (to M.L.M.-C.). AECC Scientific Foundation (to T.C.D.). Xunta de Galicia 2020-PG015 (to R.N.) Gilead Sciences International Research Scholars Program in Liver Disease (to M.V.R.). Personal fellows: E.P.F. was awarded with Juan de la Cierva-Formacion, FJC2018-035449-I. C.F. was awarded with Sara Borrell (CD19/00078). CIC bioGUNE thanks MCIU for the Severo Ochoa Excellence Accreditation (SEV-2016-0644). The authors thank Dr. Manuel Lafitas laboratory (Getxo, Bizkaia, Spain) for his valuable help in the analysis of biochemical parameters

Transdisciplinary studies in socio-ecosystems: Theoretical considerations and its application in Latin American contexts

Debido a limitaciones para abordar la complejidad de la relación sociedad-naturaleza, los esfuerzos para solucionar los problemas ambientales han sido en general infructuosos. Aquí proponemos que el enfoque holístico de “socio-ecosistema” por parte de la academia, podría contribuir a disminuir estas limitaciones desde la adopción de cuatro cambios: i) ontológico, que presenta el concepto de “socio-ecosistemas”; ii) epistemológico, que propone a la transdisciplina como la forma de entenderlos, iii) metodológico, que sugiere intervenir en ellos de forma participativa y adaptativa y, iv) cambios institucionales que facilitarían la adopción de esta propuesta. Este planteamiento se complementa con la descripción de una experiencia transdiciplinaria en la cuenca del río San Juan Zitácuaro, México, en el contexto de un curso internacional de manejo de socio-ecosistemas.Given the difficulties to approach the complex relationship bettween society and nature, efforts to solve environmental problems have generally been unsuccessful. Here we suggest that a hollistic “socio-ecosystem” approach by the sciencies could help diminish these difficulties by embracing four kinds of changes: i) ontological, which introduces the concept of “socio-ecosystem”; ii) epistemological, which proposes transdiscipline as the way to understand them, iii) metholodogical, which suggests that in intervention in them must be participatory and adaptive, iv) institutional changes that would facilitate the adoption of this approach. This is then followed by a description of a transdisciplinary work experience in the Zitácuaro river basin, in Mexico, in the context of an international course on socio-ecosystem management.Fil: Ortega Uribe, Tamara. Universidad de Chile; ChileFil: Mastrangelo, Matias Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Villarroel Torrez, Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Piaz, Agustín Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Martín. Escuela de Humanidades. Centro de Estudios de Historia de la Ciencia y de la Técnica ; ArgentinaFil: Vallejos, María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; ArgentinaFil: Saenz Ceja, Jesús Eduardo. Universidad Nacional Autónoma de México. Centro de Investigaciones en Ecosistemas; MéxicoFil: Gallego, Federico. Universidad de la República. Facultad de Ciencias; UruguayFil: Franquesa Soler, Monserrat. Instituto de Ecología; MéxicoFil: Calzada Peña, Leonardo. Universidad Nacional Autónoma de México; MéxicoFil: Espinosa Mellado, Noelia. Universidad de la Armada; MéxicoFil: Fiestas Flores, Jerico. Instituto de Estudios Peruanos; PerúFil: Gill Mairhofer, Luis R.. Ministerio de la Defensa Pública; ParaguayFil: González Espino, Zarahí. Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas. Facultad de Medio Ambiente. Departamento de Meteorología; CubaFil: Luna Salguero, Betsabé Montserrat. Sociedad de Historia Natural Niparajá; MéxicoFil: Martinez Peralta, Claudia María. Comisión de Ecología y Desarrollo Sustentable del Estado de Sonora. Dirección General de Conservación; MéxicoFil: Ochoa, Olivia. Universidad Nacional Autónoma de México; MéxicoFil: Pérez Volkow,Lucía. No especifica;Fil: Sala, Juan Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico; ArgentinaFil: Sánchez Rose, Isabelle. Universidad Central de Venezuela; VenezuelaFil: Weeks, Madeline. University of Cambridge; Reino UnidoFil: Ávila García, Daniela. Universidad Nacional Autónoma de México; MéxicoFil: García Reyes, Isabel Bueno. Universidad Nacional Autónoma de México. Centro de Investigaciones en Ecosistemas; MéxicoFil: Carmona, Alejandra. Universidad Austral de Chile. Instituto de Economía Agraria; ChileFil: Castro Videla, Fernando Horacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Mendoza-San Juan; ArgentinaFil: Ferrer Gonzalez, César Sergio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales; ArgentinaFil: Frank Buss, María Elisa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: López Carapia, Gabriela. Universidad Nacional Autónoma de México; MéxicoFil: Núñez Cruz, Martha. Universidad Nacional Autónoma de México; MéxicoFil: Taboada Hermoza, Rossi. Universidad Nacional Mayor de San Marcos; PerúFil: Benet, Daniel. Alternare A. C.; MéxicoFil: Venegas, Ysmael. Alternare A. C.; MéxicoFil: Balvanera, Patricia. Universidad Nacional Autónoma de México. Centro de Investigaciones en Ecosistemas; MéxicoFil: Mwampamba, Tuyeni H.. Universidad Nacional Autónoma de México. Centro de Investigaciones en Ecosistemas; MéxicoFil: Lazos Chavero, Elena. Universidad Nacional Autónoma de México. Centro de Investigaciones en Ecosistemas; MéxicoFil: Noellemeyer, Elke Johanna. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Maass, Manuel. Universidad Nacional Autónoma de México. Centro de Investigaciones en Ecosistemas; Méxic

una mirada desde las Ciencias de la Conducta

Este libro es el resultado de los trabajos presentados en el 1er Congreso Internacional "Convivencia y bienestar con sentido humanista para una cultura de paz"

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. 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Multiancestry analysis of the HLA locus in Alzheimer’s and Parkinson’s diseases uncovers a shared adaptive immune response mediated by HLA-DRB1*04 subtypes

Across multiancestry groups, we analyzed Human Leukocyte Antigen (HLA) associations in over 176,000 individuals with Parkinson’s disease (PD) and Alzheimer’s disease (AD) versus controls. We demonstrate that the two diseases share the same protective association at the HLA locus. HLA-specific fine-mapping showed that hierarchical protective effects of HLA-DRB1*04 subtypes best accounted for the association, strongest with HLA-DRB1*04:04 and HLA-DRB1*04:07, and intermediary with HLA-DRB1*04:01 and HLA-DRB1*04:03. The same signal was associated with decreased neurofibrillary tangles in postmortem brains and was associated with reduced tau levels in cerebrospinal fluid and to a lower extent with increased Aβ42. Protective HLA-DRB1*04 subtypes strongly bound the aggregation-prone tau PHF6 sequence, however only when acetylated at a lysine (K311), a common posttranslational modification central to tau aggregation. An HLA-DRB1*04-mediated adaptive immune response decreases PD and AD risks, potentially by acting against tau, offering the possibility of therapeutic avenues