Neuronal NMNAT2 Overexpression Does Not Achieve Significant Neuroprotection in Experimental Autoimmune Encephalomyelitis/Optic Neuritis
Notice bibliographique
Résumé
Optic neuritis, inflammation, and demyelination of the optic nerve (ON), is one of the most common clinical manifestations of multiple sclerosis; affected patients suffer persistent visual symptoms due to ON degeneration and secondary retinal ganglion cell (RGC) death. The mouse experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) model replicates optic neuritis and significant RGC soma and axon loss. Nicotinamide mononucleotide adenylyltransferases (NMNATs) are NAD+-synthetic enzymes that have been shown to be essential for axon integrity, activation of which significantly delays axonal Wallerian degeneration. NMNAT2, which is enriched in axons, has been proposed as a promising therapeutic target for axon injury-induced neurodegeneration. We therefore investigated whether activation of NMNAT2 can be used as a gene therapy strategy for neuroprotection in EAE/optic neuritis. To avoid the confounding effects in inflammatory cells, which play important roles in EAE initiation and progression, we used an RGC-specific promoter to drive the expression of the long half-life NMNAT2 mutant in mouse RGCs in vivo. However, optical coherence tomography in vivo retina imaging did not reveal significant protection of the ganglion cell complex, and visual function assays, pattern electroretinography, and optokinetic response also showed no improvement in mice with NMNAT2 overexpression. Postmortem histological analysis of retina wholemounts and semithin sections of ON confirmed the in vivo results: NMNAT2 activation in RGCs does not provide significant neuroprotection of RGCs in EAE/optic neuritis. Our studies suggest that a different degenerative mechanism than Wallerian degeneration is involved in autoimmune inflammatory axonopathy and that NMNAT2 may not be a major contributor to this mechanism.
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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 | 0,001 | 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.
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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 ».