Inhibition of a SNARE-Sensitive Pathway in Astrocytes Attenuates Damage following Stroke
Notice bibliographique
Résumé
A strong body of research has defined the role of excitotoxic glutamate in animal models of brain ischemia and stroke; however, clinical trials of glutamate receptor antagonists have demonstrated their limited capacity to prevent brain damage following ischemia. We propose that astrocyte-neuron signaling represents an important modulatory target that may be useful in mediating damage following stroke. To assess the impact of astrocyte signaling on damage following stroke, we have used the astrocyte-specific dominant-negative SNARE mouse model (dnSNARE). Recent findings have shown that the astrocytic SNARE signaling pathway can affect neuronal excitability by regulating the surface expression of NMDA receptors. Using focal photothrombosis via the Rose Bengal method, as well as excitotoxic NMDA lesions, we show that dnSNARE animals exhibited a sparing of damaged tissue quantified using Nissl and NeuN staining. At the same time point, animals were also tested in behavioral tasks that probe the functional integrity of stroke- or lesion-damaged motor and somatosensory areas. We found that dnSNARE mice performed significantly better than littermate controls on rung walk and adhesive dot removal tasks following lesion. Together, our results demonstrate the important role of astrocytic signaling under ischemic conditions. Drugs targeting astrocyte signaling have a potential benefit for the outcome of stroke in human patients by limiting the spread of damage.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».