Protective Effects of PACAP in a Rat Model of Diabetic Neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Pituitary adenylate cyclase-activating peptide (PACAP) is a neuropeptide with a widespread occurrence and diverse effects. PACAP has well-documented neuro- and cytoprotective effects, proven in numerous studies. Among others, PACAP is protective in models of diabetes-associated diseases, such as diabetic nephropathy and retinopathy. As the neuropeptide has strong neurotrophic and neuroprotective actions, we aimed at investigating the effects of PACAP in a rat model of streptozotocin-induced diabetic neuropathy, another common complication of diabetes. Rats were treated with PACAP1-38 every second day for 8 weeks starting simultaneously with the streptozotocin injection. Nerve fiber morphology was examined with electron microscopy, chronic neuronal activation in pain processing centers was studied with FosB immunohistochemistry, and functionality was assessed by determining the mechanical nociceptive threshold. PACAP treatment did not alter body weight or blood glucose levels during the 8-week observation period. However, PACAP attenuated the mechanical hyperalgesia, compared to vehicle-treated diabetic animals, and it markedly reduced the morphological signs characteristic for neuropathy: axon-myelin separation, mitochondrial fission, unmyelinated fiber atrophy, and basement membrane thickening of endoneurial vessels. Furthermore, PACAP attenuated the increase in FosB immunoreactivity in the dorsal spinal horn and periaqueductal grey matter. Our results show that PACAP is a promising therapeutic agent in diabetes-associated complications, including diabetic neuropathy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».