Sarm1 activation produces cADPR to increase intra-axonal Ca++ and promote axon degeneration in PIPN
Notice bibliographique
Résumé
Cancer patients frequently develop chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN), a painful and long-lasting disorder with profound somatosensory deficits. There are no effective therapies to prevent or treat this disorder. Pathologically, CIPN is characterized by a "dying-back" axonopathy that begins at intra-epidermal nerve terminals of sensory neurons and progresses in a retrograde fashion. Calcium dysregulation constitutes a critical event in CIPN, but it is not known how chemotherapies such as paclitaxel alter intra-axonal calcium and cause degeneration. Here, we demonstrate that paclitaxel triggers Sarm1-dependent cADPR production in distal axons, promoting intra-axonal calcium flux from both intracellular and extracellular calcium stores. Genetic or pharmacologic antagonists of cADPR signaling prevent paclitaxel-induced axon degeneration and allodynia symptoms, without mitigating the anti-neoplastic efficacy of paclitaxel. Our data demonstrate that cADPR is a calcium-modulating factor that promotes paclitaxel-induced axon degeneration and suggest that targeting cADPR signaling provides a potential therapeutic approach for treating paclitaxel-induced peripheral neuropathy (PIPN).
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».