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Enregistrement W3166132153 · doi:10.1101/2021.06.13.448213

Optogenetic stimulation of glutamatergic neurons in the cuneiform nucleus controls locomotor movements in a mouse model of Parkinson’s disease

2021· preprint· en· W3166132153 sur OpenAlexafffund
Maxime Fougère, Cornelis Immanuel van der Zouwen, Joël Boutin, Kloé Neszvecsko, Philippe Sarret, Dimitri Ryczko

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Sherbrooke
Mots-clésOptogeneticsNeuroscienceGlutamatergicDeep brain stimulationPedunculopontine nucleusParkinson's diseaseStimulationDopaminergicMidbrainPremovement neuronal activitySubthalamic nucleusBiologyDopamineMedicineCentral nervous systemGlutamate receptorDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In Parkinson’s disease ( PD ), the loss of midbrain dopaminergic cells results in severe locomotor deficits such a gait freezing and akinesia. Growing evidence indicates that these deficits can be attributed to decreased activity in the Mesencephalic Locomotor Region ( MLR ), a brainstem region controlling locomotion. Clinicians are exploring deep brain stimulation of the MLR as a treatment option to improve locomotor function. The results are variable, from modest to promising. However, within the MLR, clinicians have targeted the pedunculopontine nucleus exclusively, while leaving the cuneiform nucleus unexplored. To our knowledge, the effects of cuneiform nucleus stimulation have never been determined in parkinsonian conditions in any animal model. Here, we addressed this issue in a mouse model of Parkinson’s disease based on bilateral striatal injection of 6-hydroxydopamine ( 6-OHDA ), which damaged the nigrostriatal pathway and decreased locomotor activity. We show that selective optogenetic stimulation of glutamatergic neurons in the cuneiform nucleus in mice expressing channelrhodopsin in a Cre-dependent manner in Vglut2-positive neurons ( Vglut2-ChR2-EYFP mice ) increased the number of locomotor initiations, increased the time spent in locomotion, and controlled locomotor speed. Using deep learning-based movement analysis, we found that limb kinematics of optogenetic-evoked locomotion in pathological conditions were largely similar to those recorded in freely moving animals. Our work identifies the glutamatergic neurons of the cuneiform nucleus as a potentially clinically relevant target to improve locomotor activity in parkinsonian conditions. Our study should open new avenues to develop targeted stimulation of these neurons using deep brain stimulation, pharmacotherapy or optogenetics. SIGNIFICANCE STATEMENT In Parkinson’s disease, alleviating locomotor deficits is a challenge. Clinicians are exploring deep brain stimulation of the Mesencephalic Locomotor Region, a brainstem region controlling locomotion, but results are mixed. However, the best target in this region in Parkinson’s disease remains unknown. Indeed, this region which comprises the pedunculopontine and cuneiform nuclei, contains different cell types with opposing effects on locomotor output. Here, using a mouse model where midbrain dopaminergic cells were damaged by a neurotoxin, we demonstrate that optogenetic activation of glutamatergic neurons in the cuneiform nucleus increases locomotion, controls speed, and evokes limb movements similar to those observed during spontaneous locomotion in intact animals. Our study identifies a potentially clinically relevant target to improve locomotor function in Parkinson’s disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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