Diabetic Polyneuropathy: New Strategies to Target Sensory Neurons in Dorsal Root Ganglia
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic polyneuropathy (DPN) is the most common type of diabetic neuropathy, rendering a slowly progressive, symmetrical, and length-dependent dying-back axonopathy with preferential sensory involvement. Although the pathogenesis of DPN is complex, this review emphasizes the concept that hyperglycemia and metabolic stressors directly target sensory neurons in the dorsal root ganglia (DRG), leading to distal axonal degeneration. In this context, we discuss the role for DRG-targeting gene delivery, specifically oligonucleotide therapeutics for DPN. Molecules including insulin, GLP-1, PTEN, HSP27, RAGE, CWC22, and DUSP1 that impact neurotrophic signal transduction (for example, phosphatidylinositol-3 kinase/phosphorylated protein kinase B [PI3/pAkt] signaling) and other cellular networks may promote regeneration. Regenerative strategies may be essential in maintaining axon integrity during ongoing degeneration in diabetes mellitus (DM). We discuss specific new findings that relate to sensory neuron function in DM associated with abnormal dynamics of nuclear bodies such as Cajal bodies and nuclear speckles in which mRNA transcription and post-transcriptional processing occur. Manipulating noncoding RNAs such as microRNA and long-noncoding RNA (specifically MALAT1) that regulate gene expression through post-transcriptional modification are interesting avenues to consider in supporting neurons during DM. Finally, we present therapeutic possibilities around the use of a novel DNA/RNA heteroduplex oligonucleotide that provides more efficient gene knockdown in DRG than the single-stranded antisense oligonucleotide.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».