Nerve Growth Factor Modulation of the Cavernous Nerve Response to Injury
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Surgical therapies for prostate cancer and other pelvic malignancies often result in neuronal damage and debilitating loss of sexual function due to cavernous nerve (CN) trauma. Advances in the neurobiology of growth factors have heightened clinical interest in the development of protective and regenerative neuromodulatory strategies targeting CN recovery following injury. AIM: The aim of this review was to offer an examination of current and future nerve growth factor (NGF) modulation of the CN response to injury with a focus on brain-derived nerve growth factor (BDNF), growth differentiation factor-5 (GDF-5), and neurturin (NTN). METHODS: Information for this presentation was derived from a current literature search using the National Library of Medicine PubMed Services producing publications relevant to this topic. Search terms included neuroprotection, nerve regeneration, NGFs, neurotrophic factors, BDNF, GDF-5, NTN, and CNs. MAIN OUTCOME MEASURES: Basic science studies satisfying the search inclusion criteria were reviewed. RESULTS: In this session, BDNF, atypical growth factors GDF-5 and NTN, and their potential influence upon CN recovery after injury are reviewed, as are the molecular pathways by which their influence is exerted. CONCLUSIONS: Compromised CN function is a significant cause of erectile dysfunction development following prostatectomy and serves as the primary target for potential neuroprotective or regenerative strategies utilizing NGFs such as BDNF, GDF-5, and NTN, and/or targeted novel therapeutics modulating signaling pathways.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».