Effect of chronic upregulation of endocannabinoid signaling <i>in vivo</i> with JZL184 on striatal synaptic plasticity and motor learning in YAC128 Huntington disease mice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Synaptic dysfunction underlies early sensorimotor and cognitive deficits, and precedes neurodegeneration in a variety of disorders, including Alzheimer, Parkinson and Huntington disease (HD). A monogenic inherited disorder, HD manifests with cognitive, motor and mood disorders associated with progressive degeneration of striatal spiny projection neurons and cortical pyramidal neurons. Cortico-basal ganglia-thalamic loops regulate movement selection and motor learning, which are impaired early in HD. Skilled motor learning is mediated in part by plasticity at cortico-striatal synapses, including endocannabinoid-mediated, high-frequency stimulation induced long-term depression (HFS-LTD). Previously, we found impaired HFS-LTD in brain slice recordings from pre-manifest HD mouse models, which was corrected by JZL184, an inhibitor of endocannabinoid 2-arachidonoyl glycerol (2-AG) degradation. Here, we tested the effects of JZL184 administered in vivo to YAC128 HD model and wild-type (WT) littermate mice. JZL184, given orally daily over a 3-week period, significantly increased levels of 2-AG in striatal tissue. While JZL184 treatment had no impact on open field behavior which was similar for the two genotypes, the treatment improved motor learning on the rotarod task in YAC128 mice to the level observed in WT mice. Moreover, HFS-induced striatal plasticity measured by field potential recording in acute brain slice from YAC128 mice was normalized to WT levels after JZL184 treatment. These results suggest a novel target for mitigating early symptoms of HD, and support the need for clinical trials to test the efficacy of modulating the endocannabinoid system in treatment of HD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».