Effects of NMDA receptor antagonists with different subtype selectivities on retinal spreading depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Spreading depression (SD) is a local, temporary disruption of cellular ionic homeostasis that propagates slowly across the cerebral cortex and other neural tissues such as the retina. Spreading depolarization associated with SD occurs in different types of stroke, and this phenomenon correlates also with the initiation of classical migraine aura. The aim of this study was to investigate how NMDA receptor antagonists with different subtype selectivity alter SD. EXPERIMENTAL APPROACH: Immunoblotting was applied to the chick retina for NMDA receptor subunit protein analysis, and an efficient in vitro chick retinal model used with SD imaging for NMDA receptor pharmacology. KEY RESULTS: The prominent NMDA receptor subtypes GluN1, GluN2A and GluN2B were found highly expressed in the chick retina. Nanomolar concentrations of NVP-AAM077 (GluN2A-preferring receptor antagonist) markedly suppressed high K(+) -induced SD; that is, ∼30 times more effectively than MK801. At sub-micromolar concentrations, Ro 25-6981 (GluN2B-preferring receptor antagonist) produced a moderate SD inhibition, whereas CP-101,606 (also GluN2B-preferring receptor antagonist) and UBP141 (GluN2C/2D-preferring receptor antagonist) had no effect. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: The expression of major NMDA receptor subtypes, GluN1, GluN2A and GluN2B in the chick retina makes them pertinent targets for pharmacological inhibition of SD. The high efficacy of NVP-AAM077 on SD inhibition suggests a critical role of GluN2A-containing receptors in SD genesis. Such high anti-SD potency suggests that NVP-AAM077, and other GluN2A-selective drug-like candidates, could be potential anti-migraine agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».