Fenretinide Promotes Functional Recovery and Tissue Protection after Spinal Cord Contusion Injury in Mice
Notice bibliographique
Résumé
The inflammatory response is thought to contribute to secondary damage after spinal cord injury (SCI). Polyunsaturated fatty acids (PUFAs) play an important role in the onset and resolution of inflammation. Arachidonic acid (AA), an omega-6 PUFA, contributes to the initiation of inflammatory responses, whereas docosahexaenoic acid (DHA), an omega-3 PUFA, has antiinflammatory effects. Therefore, decreasing AA and increasing DHA levels after SCI might be expected to attenuate inflammation after SCI and promote tissue protection and functional recovery. We show here that daily oral administration of fenretinide after spinal cord contusion injury led to a significant decrease in AA and an increase in DHA levels in plasma and injured spinal cord tissue. This was accompanied by a significant reduction in tissue damage and improvement in locomotor recovery. Fenretinide also reduced the expression of proinflammatory genes and the levels of oxidative stress markers after SCI. In addition, in vitro studies demonstrated that fenretinide reduced TNF-alpha (tumor necrosis factor-alpha) expression by reactive microglia. These results demonstrate that fenretinide treatment after SCI can reduce inflammation and tissue damage in the spinal cord and improve locomotor recovery. These beneficial effects may be mediated via the ability of fenretinide to modulate PUFA homeostasis. Since fenretinide is currently in clinical trials for the treatment of cancers, this drug might be a good candidate for the treatment of acute SCI in humans.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».