Insulin signalling promotes dendrite and synapse regeneration and restores circuit function after axonal injury
Notice bibliographique
Résumé
Dendrite pathology and synapse disassembly are critical features of chronic neurodegenerative diseases. In spite of this, the capacity of injured neurons to regenerate dendrites has been largely ignored. Here, we show that, upon axonal injury, retinal ganglion cells undergo rapid dendritic retraction and massive synapse loss that preceded neuronal death. Human recombinant insulin, administered as eye drops or systemically after dendritic arbour shrinkage and prior to cell loss, promoted robust regeneration of dendrites and successful reconnection with presynaptic targets. Insulin-mediated regeneration of excitatory postsynaptic sites on retinal ganglion cell dendritic processes increased neuronal survival and rescued light-triggered retinal responses. Further, we show that axotomy-induced dendrite retraction triggered substantial loss of the mammalian target of rapamycin (mTOR) activity exclusively in retinal ganglion cells, and that insulin fully reversed this response. Targeted loss-of-function experiments revealed that insulin-dependent activation of mTOR complex 1 (mTORC1) is required for new dendritic branching to restore arbour complexity, while complex 2 (mTORC2) drives dendritic process extension thus re-establishing field area. Our findings demonstrate that neurons in the mammalian central nervous system have the intrinsic capacity to regenerate dendrites and synapses after injury, and provide a strong rationale for the use of insulin and/or its analogues as pro-regenerative therapeutics for intractable neurodegenerative diseases including glaucoma.
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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 | 0,000 |
| 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 ».