Monitoring recovery after CNS demyelination, a novel tool to de-risk pro-remyelinating strategies
Notice bibliographique
Résumé
In multiple sclerosis, while remarkable progress has been accomplished to control the inflammatory component of the disease, repair of demyelinated lesions is still an unmet need. Despite encouraging results generated in experimental models, several candidates favouring or promoting remyelination have not reached the expected outcomes in clinical trials. One possible reason for these failures is that, in most cases, during preclinical testing, efficacy was evaluated on histology only, while functional recovery had not been assessed. We have generated a Xenopus laevis transgenic model Tg(mbp:GFP-NTR) of conditional demyelination in which spontaneous remyelination can be accelerated using candidate molecules. Xenopus laevis is a classic model for in vivo studies of myelination because tadpoles are translucent. We reasoned that demyelination should translate into loss of sensorimotor functions followed by behavioural recovery upon remyelination. To this end, we measured the swimming speed and distance travelled before and after demyelination and during the ongoing spontaneous remyelination and have developed a functional assay based on the visual avoidance of a virtual collision. Here we show that alteration of these functional and clinical performances correlated well with the level of demyelination and that histological remyelination, assayed by counting in vivo the number of myelinating oligodendrocytes in the optic nerve, translated in clinical-functional recovery. This method was further validated in tadpoles treated with pro-remyelinating agents (clemastine, siponimod) showing that increased remyelination in the optic nerve was associated with functional improvement. Our data illustrate the potential interest of correlating histopathological parameters and functional-clinical parameters to screen molecules promoting remyelination in a simple in vivo model of conditional demyelination.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».