Activation of the Hypoglossal to Tongue Musculature Motor Pathway by Remote Control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reduced tongue muscle tone precipitates obstructive sleep apnea (OSA), and activation of the tongue musculature can lessen OSA. The hypoglossal motor nucleus (HMN) innervates the tongue muscles but there is no pharmacological agent currently able to selectively manipulate a channel (e.g., Kir2.4) that is highly restricted in its expression to cranial motor pools such as the HMN. To model the effect of manipulating such a restricted target, we introduced a “designer” receptor into the HMN and selectively modulated it with a “designer” drug. We used cre-dependent viral vectors (AAV8-hSyn-DIO-hM3Dq-mCherry) to transduce hypoglossal motoneurons of ChAT-Cre + mice with hM3Dq (activating) receptors. We measured sleep and breathing in three conditions: (i) sham, (ii) after systemic administration of clozapine-N-oxide (CNO; 1 mg/kg) or (iii) vehicle. CNO activates hM3Dq receptors but is otherwise biologically inert. Systemic administration of CNO caused significant and sustained increases in tongue muscle activity in non-REM (261 ± 33% for 10 hrs) and REM sleep (217 ± 21% for 8 hrs), both P < 0.01 versus controls. Responses were specific and selective for the tongue with no effects on diaphragm or postural muscle activities, or sleep-wake states. These results support targeting a selective and restricted “druggable” target at the HMN (e.g., Kir2.4) to activate tongue motor activity during sleep.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».