Protective effects of a green tea polyphenol, epigallocatechin-3-gallate, against sevoflurane-induced neuronal apoptosis involve regulation of CREB/BDNF/TrkB and PI3K/Akt/mTOR signalling pathways in neonatal mice
Notice bibliographique
Résumé
Epigallocatechin-3-gallate (EGCG), a polyphenol in green tea, is an effective antioxidant and possesses neuroprotective effects. Brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and cyclic AMP response element-binding protein (CREB) are crucial for neurogenesis and synaptic plasticity. In this study, we aimed to assess the protective effects of EGCG against sevoflurane-induced neurotoxicity in neonatal mice. Distinct groups of C57BL/6 mice were given EGCG (25, 50, or 75 mg/kg body weight) from postnatal day 3 (P3) to P21 and were subjected to sevoflurane (3%; 6 h) exposure on P7. EGCG significantly inhibited sevoflurane-induced neuroapoptosis as determined by Fluoro-Jade B staining and terminal deoxynucleotidyl transferase dUTP nick end labelling (TUNEL). Increased levels of cleaved caspase-3, downregulated Bad and Bax, and significantly enhanced Bcl-2, Bcl-xL, xIAP, c-IAP-1, and survivin expression were observed. EGCG induced activation of the PI3K/Akt pathway as evidenced by increased Akt, phospho-Akt, GSK-3β, phospho-GSK-3β, and mTORc1 levels. Sevoflurane-mediated downregulation of cAMP/CREB and BDNF/TrkB signalling was inhibited by EGCG. Reverse transcription PCR analysis revealed enhanced BDNF and TrkB mRNA levels upon EGCG administration. Improved performance of mice in Morris water maze tests suggested enhanced learning and memory. The study indicates that EGCG was able to effectively inhibit sevoflurane-induced neurodegeneration and improve learning and memory retention of mice via activation of CREB/BDNF/TrkB-PI3K/Akt signalling.
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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) | 0,001 | 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 ».