The Role of Nerve Growth Factor on the Ocular Surface: A Review of the Current Experimental Research and Clinical Practices
Notice bibliographique
Résumé
The ocular surface is susceptible to a wide spectrum of inflammatory, degenerative, and neurotrophic diseases that can impair vision. The complex pathophysiology and limited therapeutic options associated with these conditions continue to pose significant clinical challenges. Nerve Growth Factor (NGF), a neurotrophin initially recognized for its role in neuronal survival and differentiation, has emerged as a key regulator of ocular surface homeostasis and repair. Beyond its neurotrophic functions, NGF is suggested to influence epithelial proliferation, immune responses, tear secretion, and angiogenesis. Experimental and clinical studies have implicated NGF in both the pathogenesis and potential treatment of various ocular surface diseases, including allergic conjunctivitis, neurotrophic keratopathy (NK), immune-mediated and herpetic keratitis, and dry eye disease (DED), as well as post-surgical corneal wound healing. Notably, recombinant human NGF (rhNGF, cenegermin) has been approved as the first topical biologic therapy for NK. Despite encouraging clinical outcomes, challenges such as high treatment costs, limited long-term data, and potential proangiogenic effects remain. This review consolidates current evidence on the role of NGF in ocular surface health and disease, highlighting its biological mechanisms, clinical applications, and future therapeutic potential.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».