Novel Anti-Interleukin-1β Therapy Preserves Retinal Integrity: A Longitudinal Investigation Using OCT Imaging and Automated Retinal Segmentation in Small Rodents
Notice bibliographique
Résumé
Retinopathy of prematurity (ROP) is the leading cause of blindness in neonates. Inflammation, in particular Interleukin-1β (IL-1β), is increased in early stages of the disorder, and contributes to inner and outer retinal vasoobliteration in the Oxygen-Induced Retinopathy (OIR) model of ROP. A small peptide antagonist of IL-1 receptor, composed of the amino acid sequence, rytvela, has been shown to exert beneficial anti-inflammatory effects without compromising immunovigilance-related NF-κB in reproductive tissues. We conducted a longitudinal study to determine the efficacy of ‘rytvela’ in preserving the integrity of the retina in OIR model, using optical coherence tomography (OCT) which provides high-resolution cross-sectional imaging of ocular structures in vivo. Sprague-Dawley rats subjected to OIR and treated or not with ‘rytvela’ were compared to IL-1 receptor antagonist (Kineret). OCT imaging and custom automated segmentation algorithm used to measure retinal thickness were obtained at P14 and P30; gold-standard immunohistochemistry (IHC) was used to confirm retinal anatomical changes. OCT revealed significant retinal thinning in untreated animals by P30, confirmed by IHC; these changes were coherently associated with increased apoptosis. Both rytvela and Kineret subsided apoptosis and preserved retinal thickness. As anticipated, Kineret diminished both SAPK/JNK and NF-κB axes, whereas rytvela selectively abated the former which resulted in preserved monocyte phagocytic function. Altogether, OCT imaging with automated segmentation is a reliable non-invasive approach to study longitudinally retinal pathology in small animal models of retinopathy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».