Blocking brain‐derived neurotrophic factor inhibits injury‐induced hyperexcitability of hippocampal <scp>CA</scp>3 neurons
Notice bibliographique
Résumé
Brain trauma can disrupt synaptic connections, and this in turn can prompt axons to sprout and form new connections. If these new axonal connections are aberrant, hyperexcitability can result. It has been shown that ablating tropomyosin-related kinase B (TrkB), a receptor for brain-derived neurotrophic factor (BDNF), can reduce axonal sprouting after hippocampal injury. However, it is unknown whether inhibiting BDNF-mediated axonal sprouting will reduce hyperexcitability. Given this, our purpose here was to determine whether pharmacologically blocking BDNF inhibits hyperexcitability after injury-induced axonal sprouting in the hippocampus. To induce injury, we made Schaffer collateral lesions in organotypic hippocampal slice cultures. As reported by others, we observed a 50% reduction in axonal sprouting in cultures treated with a BDNF blocker (TrkB-Fc) 14 days after injury. Furthermore, lesioned cultures treated with TrkB-Fc were less hyperexcitable than lesioned untreated cultures. Using electrophysiology, we observed a two-fold decrease in the number of CA3 neurons that showed bursting responses after lesion with TrkB-Fc treatment, whereas we found no change in intrinsic neuronal firing properties. Finally, evoked field excitatory postsynaptic potential recordings indicated an increase in network activity within area CA3 after lesion, which was prevented with chronic TrkB-Fc treatment. Taken together, our results demonstrate that blocking BDNF attenuates injury-induced hyperexcitability of hippocampal CA3 neurons. Axonal sprouting has been found in patients with post-traumatic epilepsy. Therefore, our data suggest that blocking the BDNF-TrkB signaling cascade shortly after injury may be a potential therapeutic target for the treatment of post-traumatic epilepsy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».