Gene Therapy for Traumatic Central Nervous System Injury and Stroke Using an Engineered Zinc Finger Protein that Upregulates VEGF-A
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have identified anti-apoptotic functions for vascular endothelial growth factor (VEGF) in the central nervous system (CNS). However, VEGF therapy has been hampered by a tendency to promote vascular permeability, edema, and inflammation. Recently, engineered zinc finger proteins (ZFPs) that upregulate multiple forms of VEGF in their natural biological ratios, have been developed to overcome these negative side effects. We used retinal trauma and ischemia models, and a cortical pial strip ischemia model to determine if VEGF upregulating ZFPs are neuroprotective in the adult CNS. Optic nerve transection and ophthalmic artery ligation lead to the apoptotic degeneration of retinal ganglion cells (RGCs) and are, respectively, two highly reproducible models for CNS trauma or ischemia. Adeno-associated vectors (AAV) vectors encoding VEGF-ZFPs (AAV-VEGF-ZFP) significantly increased RGC survival by ∼twofold at 14 days after optic nerve transection or ophthalmic artery ligation. Furthermore, AAV-VEGF-ZFP enhanced recovery of the pupillary light reflex. RECA-1 immunostaining demonstrated no appreciable differences between retinas treated with AAV-VEGF-ZFP and controls, suggesting that AAV-VEGF-ZFP treatment did not affect retinal vasculature. Following pial strip of the forelimb motor cortex, brains treated with an adenovirus encoding VEGF ZFPs (AdV-ZFP) showed higher neuronal survival, accelerated wound contraction, and reduced lesion volume between 1 and 6 weeks after injury. Behavioral testing using the cylinder test for vertical exploration showed that AdV-VEGF-ZFP treatment enhanced contralateral forelimb function within the first 2 weeks after injury. Our results indicate that VEGF ZFP therapy is neuroprotective following traumatic injury or stroke in the adult mammalian CNS.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».