AB013. Sildenafil treatment following term neonatal hypoxia-ischemia may modulate inflammation by regulating gliosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypoxic-ischemic injuries following birth asphyxia often lead to long-term neurological sequelae, including visual impairments, due to cortical and retinal injuries in affected neonates. Although treatment with sildenafil has been shown to improve retinal function following term neonatal asphyxia, the underlying mode of action explaining this improvement remains yet to be elucidated. Our goal is to determine the impact of sildenafil on retinal neurons and glial cells following hypoxic-ischemic injury. Methods: Neonatal hypoxia-ischemia (HI) was induced in male Long-Evans rat pups at postnatal day 10 (P10) by left common carotid ligation followed by 2-hour exposure to 8% oxygen. 12 hours following HI, animals were randomly administered 0 (vehicle), 2, 10 or 50 mg/kg of sildenafil for 7 consecutive days. At P30, rats were sacrificed and their eyes were extracted. Immunohistochemistry was performed to examine retinal ganglion cells (Brn3a), bipolar cells (Chx10), astrocytes (GFAP) and microglia (Iba1) in order to assess the neuronal count and the inflammatory response in the retina following HI and the impact of the sildenafil treatment. In addition, the ratio of activated to non-activated Muller cells was assessed by co-staining Nestin and GS respectively. Results: In the retina, HI caused a decrease in the number of retinal ganglion cells and bipolar cells, as well as an increase in inflammation marked by an increase in the number of astrocytes and an increase in the ratio of activated to non-activated Muller cells. Sildenafil treatment restored the number of retinal ganglion cells and bipolar cells, as well as reduced neuroinflammation by decreasing the number of astrocytes and the number of activated Muller cells. Conclusions: Sildenafil seems to improve retinal injuries by reestablishing retinal neuron numbers back to sham levels and modulating inflammation following HI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».