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Enregistrement W2984014483 · doi:10.1371/journal.pone.0224022

BDNF, NT-3 and Trk receptor agonist monoclonal antibodies promote neuron survival, neurite extension, and synapse restoration in rat cochlea ex vivo models relevant for hidden hearing loss

2019· article· en· W2984014483 sur OpenAlexafffund
Stephanie Szobota, Pranav Dinesh Mathur, Sairey Siegel, KristenAnn Black, H. Uri Saragovi, Alan C. Foster

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOtonomy
Mots-clésSpiral ganglionCochleaTropomyosin receptor kinase BTrk receptorNeurotrophinNeuriteNeuroscienceBiologySynapseNeurotrophic factorsReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurotrophins and their mimetics are potential treatments for hearing disorders because of their trophic effects on spiral ganglion neurons (SGNs) whose connections to hair cells may be compromised in many forms of hearing loss. Studies in noise or ototoxin-exposed animals have shown that local delivery of NT-3 or BDNF has beneficial effects on SGNs and hearing. We evaluated several TrkB or TrkC monoclonal antibody agonists and small molecules, along with BDNF and NT-3, in rat cochlea ex vivo models. The TrkB agonists BDNF and a monoclonal antibody, M3, had the greatest effects on SGN survival, neurite outgrowth and branching. In organotypic cochlear explants, BDNF and M3 enhanced synapse formation between SGNs and inner hair cells and restored these connections after excitotoxin-induced synaptopathy. Loss of these synapses has recently been implicated in hidden hearing loss, a condition characterized by difficulty hearing speech in the presence of background noise. The unique profile of M3 revealed here warrants further investigation, and the broad activity profile of BDNF observed underpins its continued development as a hearing loss therapeutic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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