Beyond Motor Deficits: Environmental Enrichment Mitigates Huntington’s Disease Effects in YAC128 Mice
Notice bibliographique
Résumé
Huntington's disease (HD) is a neurodegenerative genetic disorder characterized by motor, psychiatric, cognitive, and peripheral symptoms without effective therapy. Evidence suggests that lifestyle factors can modulate disease onset and progression, and environmental enrichment (EE) has emerged as a potential approach to mitigate the progression and severity of neurodegenerative processes. Wild-type (WT) and yeast artificial chromosome (YAC) 128 mice were exposed to different EE conditions. Animals from cohort 1 were exposed to EE between postnatal days 21 and 60, and animals from cohort 2 were exposed to EE between postnatal days 60 and 120. Motor and non-motor behavioral tests were employed to evaluate the effects of EE on HD progression. Monoamine levels, hippocampal cell proliferation, neuronal differentiation, and dendritic arborization were also assessed. Here we show that EE had an antidepressant-like effect and slowed the progression of motor deficits in HD mice. It also reduced monoamine levels, which correlated with better motor performance, particularly in the striatum. EE also modulated neuronal differentiation in the YAC128 hippocampus. These results confirm that EE can impact behavior, hippocampal neuroplasticity, and monoamine levels in YAC128 mice, suggesting this could be a therapeutic strategy to modulate neuroplasticity deficits in HD. However, further research is needed to fully understand EE's mechanisms and long-term effects as an adjuvant therapy for this debilitating condition.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».