The receptor‐receptor interaction between mGluR1 receptor and NMDA receptor: a potential therapeutic target for protection against ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic stroke is one of the leading causes of long‐term disability worldwide. It arises when the blood flow to the brain is severely impaired, causing brain infarction. The current therapies for ischemic stroke are tissue plasminogen activator and mechanical thrombectomy, which re‐establishes blood circulation to the brain but offers no neuroprotective effects. Excitotoxicity, particularly through the N‐methyl‐D‐aspartate receptor (NMDAR), has been heavily implicated in the pathophysiology of brain infarction resulting from ischemic stroke. Here we investigated the interaction between NMDAR and metabotropic glutamate receptor 1 (mGluR1) as a novel target to develop potential neuroprotective agents for ischemic stroke. Through coimmunoprecipitation and affinity binding assay, we revealed that the interaction is mediated through 2 distinct sites on the mGluR1 C terminus. We then found that the disruption of mGluR1‐GluN2A subunit of NMDAR (GluN2A) protected the primary mouse hippocampal neurons against NMDAR‐mediated excitotoxicity and reversed the NMDAR‐mediated regulation of ERK1/2 in rat hippocampal slices. The same protection was also observed in an animal model of ischemic stroke, alleviating brain infarction and yielding better motor recovery. These findings confirmed the existence of a receptor‐receptor interaction between NMDAR and mGluR1, implicating this interconnection as a potential treatment target site for ischemic stroke.—Lai, T. K. Y., Zhai, D. Su, P., Jiang, A., Boychuk, J., Liu, F. The receptor‐receptor interaction between mGluR1 receptor and NMDA receptor: a potential therapeutic target for protection against ischemic stroke. FASEB J. 33, 14423‐14439 (2019). www.fasebj.org
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».