A Multiple Target Neural Transplantation Strategy for Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Intracerebral transplantation of embryonic ventral mesencephalic tissue is a potential treatment for patients with Parkinson's disease for whom medical management is unsatisfactory. Neural transplantation for parkinsonism has been studied experimentally in animal models of Parkinson's disease for more than two decades. These animal studies have shown significant graft survival, synapse formation, graft induced-dopamine release, and behavioural recovery in transplanted animals. Encouraged by these results, clinical programs have been initiated over the past 15 years; more than 250 patients worldwide have undergone neural transplantation. Both animal and clinical studies indicate that neural transplantation has the potential to become a valuable treatment option for Parkinson's disease. However, while many transplant recipients obtain clinically useful symptom relief, in all cases functional recovery is incomplete. Certain symptoms do not respond well to transplant therapy, and those symptoms that do typically do not resolve completely. This has spurred efforts to optimize the transplant procedure. One important approach is exploring novel methods such as multiple site transplantation. This transplantation strategy results in a more complete reinnervation of the dopaminergic circuitry that is affected in Parkinson's disease. In principle, multiple site transplantation should provide a more satisfactory resolution of symptoms. Here we review the progress made in multiple site neural transplantation for Parkinson's disease. The effects of intrastriatal, intranigral, intrasubthalamic nucleus, and intrapallidal grafts in animal models of Parkinson's disease are analysed. The current data suggest that intrastriatal grafts alone are inadequate to promote complete functional recovery. A multiple target strategy may restore dopaminergic input to affected basal ganglia nuclei and improve outcomes of neural transplantation in Parkinson's disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».