Excitotoxicity and stroke: Identifying novel targets for neuroprotection
Notice bibliographique
Résumé
Excitotoxicity, the specific type of neurotoxicity mediated by glutamate, may be the missing link between ischemia and neuronal death, and intervening the mechanistic steps that lead to excitotoxicity can prevent stroke damage. Interest in excitotoxicity began fifty years ago when monosodium glutamate was found to be neurotoxic. Evidence soon demonstrated that glutamate is not only the primary excitatory neurotransmitter in the adult brain, but also a critical transmitter for signaling neurons to degenerate following stroke. The finding led to a number of clinical trials that tested inhibitors of excitotoxicity in stroke patients. Glutamate exerts its function in large by activating the calcium-permeable ionotropic NMDA receptor (NMDAR), and different subpopulations of the NMDAR may generate different functional outputs, depending on the signaling proteins directly bound or indirectly coupled to its large cytoplasmic tail. Synaptic activity activates the GluN2A subunit-containing NMDAR, leading to activation of the pro-survival signaling proteins Akt, ERK, and CREB. During a brief episode of ischemia, the extracellular glutamate concentration rises abruptly, and stimulation of the GluN2B-containing NMDAR in the extrasynaptic sites triggers excitotoxic neuronal death via PTEN, cdk5, and DAPK1, which are directly bound to the NMDAR, nNOS, which is indirectly coupled to the NMDAR via PSD95, and calpain, p25, STEP, p38, JNK, and SREBP1, which are further downstream. This review aims to provide a comprehensive summary of the literature on excitotoxicity and our perspectives on how the new generation of excitotoxicity inhibitors may succeed despite the failure of the previous generation of drugs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».