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Enregistrement W4361240779 · doi:10.1093/brain/awad051

Monitoring recovery after CNS demyelination, a novel tool to de-risk pro-remyelinating strategies

2023· article· en· W4361240779 sur OpenAlexfundno aff
Esther Henriet, Elodie Martin, P. Jubin, Dominique Langui, Abdelkrim Mannioui, Bruno Stankoff, Catherine Lubetzki, Arseny S. Khakhalin, Bernard Zalc

Notice bibliographique

RevueBrain · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020McGill UniversityAgence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du TravailCentre National de la Recherche ScientifiqueSorbonne UniversitéAssociation Sorbonne UniversitéInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleEuropean CommissionInstitut du Cerveau et de la Moelle EpinièreAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftBrain Science Institute, Johns Hopkins University
Mots-clésNeuroscienceMultiple sclerosisMedicinePsychologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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