Insulin restores retinal ganglion cell functional connectivity and promotes visual recovery in glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
Dendrite pathology and synaptic loss result in neural circuit dysfunction, a common feature of neurodegenerative diseases. There is a lack of strategies that target dendritic and synaptic regeneration to promote neurorecovery. We show that daily human recombinant insulin eye drops stimulate retinal ganglion cell (RGC) dendrite and synapse regeneration during ocular hypertension, a risk factor to develop glaucoma. We demonstrate that the ribosomal protein p70S6 kinase (S6K) is essential for insulin-dependent dendritic regrowth. Furthermore, S6K phosphorylation of the stress-activated protein kinase–interacting protein 1 (SIN1), a link between the mammalian target of rapamycin complexes 1 and 2 (mTORC1/2), is required for insulin-induced dendritic regeneration. Using two-photon microscopy live retinal imaging, we show that insulin rescues single-RGC light-evoked calcium (Ca 2+ ) dynamics. We further demonstrate that insulin enhances neuronal survival and retina-brain connectivity leading to improved optomotor reflex–elicited behaviors. Our data support that insulin is a compelling pro-regenerative strategy with potential clinical implications for the treatment and management of glaucoma.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».