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Enregistrement W4386629705 · doi:10.1016/j.omtm.2023.09.003

Optogenetic targeting of AII amacrine cells restores retinal computations performed by the inner retina

2023· article· en· W4386629705 sur OpenAlexfundno aff
Hanen Khabou, Elaine Orendorff, Francesco Trapani, Marco Rucli, Mélissa Desrosiers, Pierre Yger, Deniz Dalkara, Olivier Marre

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Methods & Clinical Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilSorbonne UniversitéInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleH2020 European Research CouncilAgence Nationale de la RechercheUnion Nationale des Aveugles et Déficients VisuelsAlliance Nationale pour les Sciences de la Vie et de la SantéFoundation Fighting BlindnessRetina FranceAFM-TéléthonCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésOptogeneticsRetinaRetinalNeuroscienceBiologyAmacrine cellIntrinsically photosensitive retinal ganglion cellsRetinal degenerationOpsinGanglionCell biologyRetinal ganglion cellRhodopsin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most inherited retinal dystrophies display progressive photoreceptor cell degeneration leading to severe visual impairment. Optogenetic reactivation of inner retinal neurons is a promising avenue to restore vision in retinas having lost their photoreceptors. Expression of optogenetic proteins in surviving ganglion cells, the retinal output, allows them to take on the lost photoreceptive function. Nonetheless, this creates an exclusively ON retina by expression of depolarizing optogenetic proteins in all classes of ganglion cells, whereas a normal retina extracts several features from the visual scene, with different ganglion cells detecting light increase (ON) and light decrease (OFF). Refinement of this therapeutic strategy should thus aim at restoring these computations. Here we used a vector that targets gene expression to a specific interneuron of the retina called the AII amacrine cell. AII amacrine cells simultaneously activate the ON pathway and inhibit the OFF pathway. We show that the optogenetic stimulation of AII amacrine cells allows restoration of both ON and OFF responses in the retina, but also mediates other types of retinal processing such as sustained and transient responses. Targeting amacrine cells with optogenetics is thus a promising avenue to restore better retinal function and visual perception in patients suffering from retinal degeneration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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