Delayed manipulation of regeneration within injured peripheral axons
Notice bibliographique
Résumé
While several new translational strategies to enhance regrowth of peripheral axons have been identified, combined approaches with different targets are rare. Moreover, few have been studied after a significant delay when growth programs are already well established and regeneration-related protein expression has waned. Here we study two approaches, Rb1 (Retinoblastoma 1) knockdown that targets overall neuron plasticity, and near nerve insulin acting as a growth factor. Both are validated to boost regrowth only at the outset of regeneration. We show that local delivery of Rb1 siRNA alone, with electroporation to an area of prior sciatic nerve injury generated knockdown of Rb1 mRNA in ipsilateral lumbar dorsal root ganglia. While mice treated with Rb1-targeted siRNA, compared with scrambled control siRNA, starting 2 weeks after the onset of regeneration, had only limited behavioural or electrophysiological benefits, they had enhanced reinnervation of epidermal axons. We next confirmed that intrinsic Rb1 knockdown combined with exogenous insulin had dramatic synergistic impacts on the growth patterns of adult sensory neurons studied in vitro, prompting analysis of a combined approach in vivo. Using an identical delayed post-injury protocol, we noted that added insulin not only augmented epidermal reinnervation rendered by Rb1 knockdown alone but also improved indices of mechanical sensation and motor axon recovery. The findings illustrate that peripheral neurons that are well into attempted regrowth retain their responsiveness to both intrinsic and exogenous approaches that improve their recovery. We also identify a novel local approach to manipulate gene expression and outcome in regrowing axons.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».