F.5 A neurotransmitter-dependent mechanism of ependymal cell activation: Insights into a novel therapeutic target for spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: The drivers that activate endogenous ependymal-derived neural stem/progenitor cells (epNSPCs) remain unknown. Understanding the mechanisms that govern the biology of these cells is critical in developing a therapeutic strategy to harness their regenerative potential after injury. Methods: FoxJ1-CreER-tdTomato reporter mice were used for epNSPC lineage tracing. A conditional genetic knock-out mouse line of glutamate-subtype AMPA receptor (AMPAR) subunits in epNSPCs was generated. Electrophysiological properties were assessed using single cell patch clamp and slice culture recordings. For in vivo studies, mice underwent cervical SCI. To examine the effect of positive modulation of AMPARs, mice received the ampakine CX546 or vehicle and underwent electrophysiological testing, behavioural assessment and spinal cord extraction. Results: Glutamate excitotoxicity, a hallmark in the pathogenesis of acute SCI, drives epNSPCs activation via AMPARs. Genetic knock-out of AMPARs in epNSPCs inhibits their activation following SCI. Positive pharmacological modulation of AMPARs after SCI enhances the migration and differentiation of epNSPCs, increases neuronal sparing and improves long-term locomotor/forelimb function. SCI decreases the excitability of corticospinal tract projections, which is improved with positive AMPAR modulation. Conclusions: Glutamatergic signaling via AMPARs is an important mediator of epNSPC activation after injury. Pharmacological targeting of this mechanism can be used to enhance endogenous regeneration and improve recovery post-SCI.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».