Neuroprotective Effect of Progesterone in MPTP-Treated Male Mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous studies have reported on the neuroprotective activity of estradiol, whereas the effect of the other ovarian steroid, progesterone, is much less documented. METHODS: This study sought to investigate neuroprotection with a low dose of progesterone (1 µg) in 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)-treated male mice to model Parkinson's disease and compare it to the effect of this steroid in intact mice (experiment 1). We also investigated if high doses of progesterone could protect dopaminergic neurons already exposed to MPTP (experiment 2). We measured progesterone effects on various dopaminergic markers [dopamine and its metabolites, dopamine transporter (DAT) and vesicular monoamine transporter 2 (VMAT2)] and on neuroactive steroids in both plasma and the brain. RESULTS: For experiment 1, our results showed that progesterone completely prevented the effect of MPTP toxicity on dopamine concentrations, on the increase in the 3-methoxytyramine/dopamine ratio, as well as on VMAT2-specific binding in the striatum and the substantia nigra. Progesterone decreased MPTP effects on 3,4-dihydroxyphenylacetic acid concentrations and DAT-specific binding in the lateral part of the anterior striatum and in the middle striatum (medial and lateral parts). Progesterone treatment of intact mice had no effect on the markers investigated. For experiment 2, measures of dopaminergic markers in the striatum showed that 8 mg/kg of progesterone was the most effective dose to reduce MPTP effects, and more limited effects were observed with 16 mg/kg. We found that progesterone treatment increases the levels of brain progesterone itself as well as of its metabolites. CONCLUSION: Our result showed that progesterone has neuroprotective effects on dopaminergic neurons in MPTP-treated male mice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».