Delayed Inhibition of VEGF Signaling after Stroke Attenuates Blood–Brain Barrier Breakdown and Improves Functional Recovery in a Comorbidity-Dependent Manner
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a common comorbidity in stroke patients and a strong predictor of poor functional outcome. To provide a more mechanistic understanding of this clinically relevant problem, we focused on how diabetes affects blood-brain barrier (BBB) function after stroke. Because the BBB can be compromised for days after stroke and thus further exacerbate ischemic injury, manipulating its function presents a unique opportunity for enhancing stroke recovery long after the window for thrombolytics has passed. Using a mouse model of Type 1 diabetes, we discovered that ischemic stroke leads to an abnormal and persistent increase in vascular endothelial growth factor receptor 2 (VEGF-R2) expression in peri-infarct vascular networks. Correlating with this, BBB permeability was markedly increased in diabetic mice, which could not be prevented with insulin treatment after stroke. Imaging of capillary ultrastructure revealed that BBB permeability was associated with an increase in endothelial transcytosis rather than a loss of tight junctions. Pharmacological inhibition (initiated 2.5 d after stroke) or vascular-specific knockdown of VEGF-R2 after stroke attenuated BBB permeability, loss of synaptic structure in peri-infarct regions, and improved recovery of forepaw function. However, the beneficial effects of VEGF-R2 inhibition on stroke recovery were restricted to diabetic mice and appeared to worsen BBB permeability in nondiabetic mice. Collectively, these results suggest that aberrant VEGF signaling and BBB dysfunction after stroke plays a crucial role in limiting functional recovery in an experimental model of diabetes. Furthermore, our data highlight the need to develop more personalized stroke treatments for a heterogeneous clinical population.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».