Lithium and its Neuroprotective and Neurotrophic Effects: Potential Treatment for Post-Ischemic Stroke Sequelae
Notice bibliographique
Résumé
Post-stroke cognitive impairment has a high prevalence in stroke patients and is associated with poor short and long term outcomes, including a negative impact on functional recovery. There is evidence that post-stroke impairment is the direct result of stroke induced neurological injury. Gray matter atrophy has been implicated in the development of post-stroke cognitive impairment and is the result of a series of neurochemical processes that are activated by ischemia. Lithium, traditionally used as a mood stabilizer, has been recognized in the last 10 years for its robust neuroprotective and neurotrophic effects against diverse insults, such as ischemia, both in vitro and in vivo. This has generated several preclinical and clinical studies of lithium treatment for managing neurodegenerative diseases and cerebral ischemia. Evidence suggests that lithium may protect against the cerebral atrophy and neuronal degeneration induced by the neurochemical processes and pathways known to regulate cell death and atrophy after an ischemic event. Lithiummediated neurotroprotective and neurotrophic effects involve mechanisms highly relevant to the post-stroke population including the increased expression of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and Bcl-2, and inhibition of GSK-3β. Lithium-induced increases in human gray matter have been reported and occur within a time frame consistent with the known effects of lithium through increased expression of BDNF, Bcl-2 and GSK-3β inhibition. This article reviews the evidence to support the use of lithium to reduce neuronal damage post-stroke through 1) mechanisms of excitotoxicity and post-ischemic inflammation; and 2) neurotrophic signaling cascades. Lithiums relevant actions in preclinical and clinical studies will be reviewed and presented to support the neuroprotective and neurotrophic effects of lithium as well as other clinical considerations in using lithium in the post-ischemic stroke population. Keywords: Stroke, ischemia, atrophy, neuroprotection, neurotrophic factors, brain-derived neurotrophic factor (BDNF), glycogen synthase kinase 3 beta (GSK-3β), lithium, brain gray matter volume, cognitive impairment, neurological injury, post-ischemic inflammation, functional outcome, rehabilitation, neuronal degeneration, neurotrophic drugs, depression, anxiety, apathy, Current Treatments for Ischemic Stroke, heparin, acetylsalicylic acid (ASA), clopidogrel, dipyridamole, ticlopidine, oral anticoagulants, POST-ISCHEMIC STROKE, excitotoxicity, neurotransmitters, glutamate receptors, Neurotrophic Signaling Cascades Post-Stroke, Lithium Increases BDNF, Lithium Increases the Expression of Bcl-2, Lithium Inhibits GSK-3, Pro-Apoptotic Signaling Molecule, Post-Stroke Atrophy, Polymorphisms, Hemorrhagic Strokes
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».