Deleting IGF-1 receptor from forebrain neurons confers neuroprotection during stroke and upregulates endocrine somatotropin
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-like growth factors control numerous processes, namely somatic growth, metabolism and stress resistance, connecting this pathway to aging and age-related diseases. Insulin-like growth factor signaling also impacts on neurogenesis, neuronal survival and structural plasticity. Recent reports demonstrated that diminished insulin-like growth factor signaling confers increased stress resistance in brain and other tissues. To better understand the role of neuronal insulin-like growth factor signaling in neuroprotection, we inactivated insulin-like growth factor type-1-receptor in forebrain neurons using conditional Cre-LoxP-mediated gene targeting. We found that brain structure and function, including memory performance, were preserved in insulin-like growth factor receptor mutants, and that certain characteristics improved, notably synaptic transmission in hippocampal neurons. To reveal stress-related roles of insulin-like growth factor signaling, we challenged the brain using a stroke-like insult. Importantly, when charged with hypoxia-ischemia, mutant brains were broadly protected from cell damage, neuroinflammation and cerebral edema. We also found that in mice with insulin-like growth factor receptor knockout specifically in forebrain neurons, a substantial systemic upregulation of growth hormone and insulin-like growth factor-I occurred, which was associated with significant somatic overgrowth. Collectively, we found strong evidence that blocking neuronal insulin-like growth factor signaling increases peripheral somatotropic tone and simultaneously protects the brain against hypoxic-ischemic injury, findings that may contribute to developing new therapeutic concepts preventing the disabling consequences of stroke.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».