Ampakines Stimulate Diaphragm Activity after Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory compromise after cervical spinal cord injury (SCI) is a leading cause of mortality and morbidity. Most SCIs are incomplete, and spinal respiratory motoneurons as well as proprio- and bulbospinal synaptic pathways provide a neurological substrate to enhance respiratory output. Ampakines are allosteric modulators of α-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazolepropionic acid (AMPA) receptors, which are prevalent on respiratory neurons. We hypothesized that low dose ampakine treatment could safely and effectively increase diaphragm electromyography (EMG) activity that has been impaired as a result of acute- or sub-acute cervical SCI. Diaphragm EMG was recorded using chronic indwelling electrodes in unanesthetized, freely moving rats. A spinal hemi-lesion was induced at C2 (C2Hx), and rats were studied at 4 and 14 days post-injury during room air breathing and acute respiratory challenge accomplished by inspiring a 10% O2, 7% CO2 gas mixture. Once a stable baseline recording was established, one of two different ampakines (CX717 or CX1739, 5 mg/kg, intravenous) or a vehicle (2-hydroxypropyl-beta-cyclodextrin [HPCD]) was delivered. At 4 days post-injury, both ampakines increased diaphragm EMG output ipsilateral to C2Hx during both baseline breathing and acute respiratory challenge. Only CX1739 treatment also led to a sustained (15 min) increase in ipsilateral EMG output. At 14 days post-injury, both ampakines produced sustained increases in ipsilateral diaphragm EMG output and enabled increased output during the respiratory challenge. We conclude that low dose ampakine treatment can increase diaphragm EMG activity after cervical SCI, and therefore may provide a pharmacological strategy that could be useful in the context of respiratory rehabilitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».