Diabetic neuropathy and the sensory neuron: New aspects of pathogenesis and their treatment implications
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic polyneuropathy (DPN) continues to be generally considered as a "microvascular" complication of diabetes mellitus alongside nephropathy and retinopathy. The microvascular hypothesis, however, might be tempered by the concept that diabetes directly targets dorsal root ganglion sensory neurons. This neuron-specific concept, supported by accumulating evidence, might account for important features of DPN, such as its early sensory neuron degeneration. Diabetic sensory neurons develop neuronal atrophy alongside a series of messenger ribonucleic acid (RNA) changes related to declines in structural proteins, increases in heat shock protein, increases in the receptor for advanced glycation end-products, declines in growth factor signaling and other changes. Insulin is recognized as a potent neurotrophic factor, and insulin ligation enhances neurite outgrowth through activation of the phosphoinositide 3-kinase-protein kinase B pathway within sensory neurons and attenuates phenotypic features of experimental DPN. Several interventions, including glucagon-like peptide-1 agonism, and phosphatase and tensin homolog inhibition to activate growth signals in sensory neurons, or heat shock protein overexpression, prevent or reverse neuropathic abnormalities in experimental DPN. Diabetic sensory neurons show a unique pattern of microRNA alterations, a key element of messenger RNA silencing. For example, let-7i is widely expressed in sensory neurons, supports their growth and is depleted in experimental DPN; its replenishment improves features of DPN models. Finally, impairment of pre-messenger RNA splicing in diabetic sensory neurons including abnormal nuclear RNA metabolism and structure with loss of survival motor neuron protein, a neuron survival molecule, and overexpression of CWC22, a splicing factor, offer further novel insights. The present review addresses these new aspects of DPN sensory neurodegeneration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».