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Enregistrement W3093655976 · doi:10.71781/27036

The role of insulin in retinal ganglion cell dendrite and synapse regeneration after optic nerve injury : molecular mechanisms and potential therapeutic targets

2019· dissertation· en· W3093655976 sur OpenAlexfundno aff
Jessica Agostinone

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinopathy of Prematurity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKU LeuvenMcGill University
Mots-clésDendrite (mathematics)Regeneration (biology)SynapseRetinal ganglion cellNeuroscienceOptic nerveMedicineRetinaCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le glaucome, comme beaucoup d’autres maladies neurodégénératives, entraîne la mort des neurones et reste à ce jour incurable, représentant de ce fait un véritable fardeau pour la société. Il y a donc un réel besoin de développer de nouvelles stratégies thérapeutiques afin de ralentir la progression, voire de guérir les maladies neurologiques. Depuis des décennies, les chercheurs qui étudient les blessures ainsi que les maladies qui affectent le système nerveux central (SNC) ont focalisé leur attention sur la compréhension des mécanismes impliqués dans la dégénérescence axonale afin d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques pour la protection et la régénération des axones. Mais des données récentes indiquent que des déficits dendritiques constituent une caractéristique précoce de la neurodégénérescence, un phénomène maintenant appelé la pathologie dendritique et qui jouerait un rôle prépondérant dans la pathogénèse des maladies neurodégénératives comme le glaucome. Parce que les dendrites représentent des structures essentielles pour la communication et la fonction neuronale, il est donc crucial de protéger et de restaurer non seulement les axones mais aussi les dendrites des neurones encore vivants afin d’améliorer la condition des patients. Malgré cela, la capacité des neurones à régénérer leurs arbres dendritiques reste encore largement inconnue. L’hypothèse centrale de cette thèse propose que : 1) les neurones du SNC peuvent faire repousser leurs dendrites après une blessure axonale, et 2) l’identification des voies de signalisation impliquées pourrait offrir de nouvelles possibilités thérapeutiques permettant de ralentir, voire de prévenir la dégénérescence des neurones rétiniens lors de pathologies oculaires telles que le glaucome. Dans la première partie de cette thèse, nous avons démontré que les neurones des mammifères sont pourvus d’une capacité à restaurer leur arbre dendritique et leurs connectivités synaptiques. Grâce à l’utilisation de souris transgénique soumis à une transsection du nerf optique (axotomie), nous avons montrés que les cellules ganglionnaires de la rétine (CGRs) subissent rapidement un rétrécissement dendritique, bien avant que les dommages axonaux ou la perte des soma ne soient visibles. Nous avons également démontré que l’administration quotidienne d’insuline, par voie topique (gouttes oculaires) ou systémique (injection intrapéritonéale) après la rétraction des dendrites mais avant la mort neuronale induit une régénération robuste des dendrites ainsi qu’une restauration des connections avec les cibles présynaptiques. De plus, cette régénération des arbres dendritiques suite au traitement d’insuline permet d’étendre la survie neuronale et de restaurer la réponse rétinienne à la lumière. Des expériences de perte de fonction ciblée via l’utilisation de petits ARN interférents ont révélé que la régénération induite par l’insuline requiert l’activité des deux complexes de la voie mTOR, mTORC1 et mTORC2. Ces derniers agissent de manière synergique, mTORC1 régulant l’apparition de nouvelles branches dendritiques pour restaurer la complexité des arbres alors que mTORC2 stimule l’élongation des dendrites. Dans la deuxième étude présentée dans cette thèse, nous avons montré pour la première fois que morgana, une protéine chaperonne en aval de mTORC2, est exprimée par les CGRs et que son expression est sévèrement inhibée rapidement après une blessure axonale. Nous avons également démontré que morgana est nécessaire au succès de la régénération ainsi que de la neuroprotection induite par le traitement d’insuline. De plus, nous avons montré que le rétablissement de l’expression de morgana spécifiquement dans les CGRs via l’utilisation d’un vecteur viral (AAV) mène à une régénération robuste non seulement de leurs dendrites mais aussi de leurs synapses. Ainsi, nous avons identifié un nouveau rôle pour la protéine morgana dans la régulation de la morphologie des arbres dendritiques des neurones adultes chez les mammifères. En conclusions, les résultats présentés dans cette thèse contribuent à une meilleure compréhension des mécanismes pathologiques impliqués dans la pathologie dendritique des CGRs et identifient des cibles prometteuses pour le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques dans le cadre des maladies neurodégénératives telles que le glaucome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations0
Publié2019
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