The Nerve Growth Factor Signaling and Its Potential as Therapeutic Target for Glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
Neuroprotective therapies which focus on factors leading to retinal ganglion cells (RGCs) degeneration have been drawing more and more attention. The beneficial effects of nerve growth factor (NGF) on the glaucoma have been recently suggested, but its effects on eye tissue are complex and controversial in various studies. Recent clinical trials of systemically and topically administrated NGF demonstrate that NGF is effective in treating several ocular diseases, including glaucoma. NGF has two receptors named high affinity NGF tyrosine kinase receptor TrkA and low affinity receptor p75NTR. Both receptors exist in cells in retina like RGC (expressing TrkA) and glia cells (expressing p75NTR). NGF functions by binding to TrkA or p75NTR alone or both together. The binding of NGF to TrkA alone in RGC promotes RGC's survival and proliferation through activation of TrkA and several prosurvival pathways. In contrast, the binding of NGF to p75NTR leads to apoptosis although it also promotes survival in some cases. Binding of NGF to both TrkA and p75NTR at the same time leads to survival in which p75NTR functions as a TrkA helping receptor. This review discusses the current understanding of the NGF signaling in retina and the therapeutic implications in the treatment of glaucoma.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».