Neuronal plasticity: cell-based strategy for target identification and validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While growing neurites are relatively plastic during development, their plasticity levels drop rapidly as neurons mature and become integrated into neuronal networks. As a consequence, the central nervous system ability to reorganize itself in response to injury or disease is insufficient. One of the main limitations for the design of therapeutic strategies to enhance neurite sprouting following neurological diseases is our poor understanding of the mechanisms underlying neurite structural plasticity. To overcome this limitation, we have implemented a strategy to identify, characterize and validate the most therapeutically relevant drug targets to modulate neuronal plasticity. This strategy is based on the hypothesis that the molecular regulation of the neurite shaft (controlling its ability to sprout) shares similarities with other cell systems. In an initial selection step (1), candidate targets are identified from the literature based on predetermined criteria (e.g. involvement in cell migration and growth cone collapse). (2) Compounds acting on those targets are tested in a neuronal cell-based assay for their effects on neurite sprouting as well as for early detection of undesired effects. (3) The selected targets are further analyzed during a verification step where their subcellular expression and activity is assessed. The regulation of the activity of the potential targets by branching factors is also determined at this point. (4) Once the biological relevance has been established, the signalling pathway in which the potential targets operates within neurons is mapped using activity reporters to uncover additional potential targets. This candidate approach, combined with the use of primary neurons, is designed to increase the probability of identifying suitable targets at the same time that it minimizes costs and time to validation. By using this strategy, we have been able to identify a set of proteins controlling neuronal sprouting together with an unsuspected mechanism of regulation of structural plasticity in neurons.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».