Neurotrophic rationale in glaucoma: A TrkA agonist, but not NGF or a p75 antagonist, protects retinal ganglion cells<i>in vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Glaucoma is a major cause of vision impairment, which arises from the sustained and progressive apoptosis of retinal ganglion cells (RGC), with ocular hypertension being a major risk or co-morbidity factor. Because RGC death often continues after normalization of ocular hypertension, growth factor-mediated protection of compromised neurons may be useful. However, the therapeutic use of nerve growth factor (NGF) has not proven effective at delaying RGC death in glaucoma. We postulated that one cause for the failure of NGF may be related to its binding to two receptors, TrkA and p75. These receptors have distinct cellular distribution in the retina and in neurons they induce complex and sometimes opposing activities. Here, we show in an in vivo therapeutic model of glaucoma that a selective agonist of the pro-survival TrkA receptor was effective at preventing RGC death. RGC loss was fully prevented by combining the selective agonist of TrkA with intraocular pressure-lowering drugs. In contrast, neither NGF nor an antagonist of the pro-apoptotic p75 receptor protected RGCs. These results further a neurotrophic rationale for glaucoma.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».