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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».