Vuidel, Aurore, Cousin, Loic, Weykopf, Beatrice, Haupt, Simone, Hanifehlou, Zahra, Wiest-Daessle, Nicolas, Segschneider, Michaela, Lee, Joohyun, Kwon, Yong-Jun, Peitz, Michael, Ogier, Arnaud, Brino, Laurent, Bruestle, Oliver, Sommer, Peter ORCID: 0000-0001-9241-5710 and Wilbertz, Johannes H.
(2022).
High-content phenotyping of Parkinson's disease patient stem cell-derived midbrain dopaminergic neurons using machine learning classification.
Stem Cell Rep., 17 (10).
S. 2349 - 2365.
CAMBRIDGE:
CELL PRESS.
ISSN 2213-6711
Abstract
Combining multiple Parkinson's disease (PD) relevant cellular phenotypes might increase the accuracy of midbrain dopaminergic neuron (mDAN) in vitro models. We differentiated patient-derived induced pluripotent stem cells (iPSCs) with a LRRK2 G2019S mutation, isogenic control, and genetically unrelated iPSCs into mDANs. Using automated fluorescence microscopy in 384-well-plate format, we identified elevated levels of a-synuclein (aSyn) and serine 129 phosphorylation, reduced dendritic complexity, and mitochondrial dysfunction. Next, we measured additional image-based phenotypes and used machine learning (ML) to accurately classify mDANs ac-cording to their genotype. Additionally, we show that chemical compound treatments, targeting LRRK2 kinase activity or aSyn levels, are detectable when using ML classification based on multiple image-based phenotypes. We validated our approach using a second isogenic patient-derived SNCA gene triplication mDAN model which overexpresses aSyn. This phenotyping and classification strategy improves the practical exploitability of mDANs for disease modeling and the identification of novel LRRK2-associated drug targets.
Item Type: | Journal Article | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Creators: |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:38-686669 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DOI: | 10.1016/j.stemcr.2022.09.001 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Journal or Publication Title: | Stem Cell Rep. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Volume: | 17 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Number: | 10 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Page Range: | S. 2349 - 2365 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Date: | 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Publisher: | CELL PRESS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Place of Publication: | CAMBRIDGE | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISSN: | 2213-6711 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Language: | English | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Faculty: | Unspecified | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Divisions: | Unspecified | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Subjects: | no entry | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Uncontrolled Keywords: |
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URI: | http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/68666 |
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