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Enregistrement W1982441939 · doi:10.1097/wno.0b013e3181f7f833

Oral Resveratrol Reduces Neuronal Damage in a Model of Multiple Sclerosis

2010· article· en· W1982441939 sur OpenAlexaff
Kenneth S. Shindler, Elvira Ventura, Mahasweta Dutt, Peter J. Elliott, Denise Fitzgerald, Abdolmohamad Rostami

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuro-Ophthalmology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSirtuins and Resveratrol in Medicine
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésNeuroprotectionMultiple sclerosisExperimental autoimmune encephalomyelitisResveratrolMedicinePharmacologyInflammationOptic neuritisImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuronal loss in multiple sclerosis (MS) and its animal model, experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), correlates with permanent neurological dysfunction. Current MS therapies have limited the ability to prevent neuronal damage. METHODS: We examined whether oral therapy with SRT501, a pharmaceutical grade formulation of resveratrol, reduces neuronal loss during relapsing-remitting EAE. Resveratrol activates SIRT1, an NAD+-dependent deacetylase that promotes mitochondrial function. RESULTS: Oral SRT501 prevented neuronal loss during optic neuritis, an inflammatory optic nerve lesion in MS and EAE. SRT501 also suppressed neurological dysfunction during EAE remission, and spinal cords from SRT501-treated mice had significantly higher axonal density than vehicle-treated mice. Similar neuroprotection was mediated by SRT1720, another SIRT1-activating compound; and sirtinol, an SIRT1 inhibitor, attenuated SRT501 neuroprotective effects. SIRT1 activators did not prevent inflammation. CONCLUSIONS: These studies demonstrate that SRT501 attenuates neuronal damage and neurological dysfunction in EAE by a mechanism involving SIRT1 activation. SIRT1 activators are a potential oral therapy in MS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations204
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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