Retinal Ischemia: Therapeutic Effects and Mechanisms of Paeoniflorin
Notice bibliographique
Résumé
Retinal ischemia is a key factor in the progression of vision-threatening ocular diseases, including central retinal artery/vein occlusion, exudative age-related macular degeneration (eAMD), and proliferative diabetic retinopathy. This study investigates the effects of paeoniflorin along with its related neuroprotective molecular pathways in the treatment of retinal ischemia. Free radical or ischemic-like damage was induced by incubating retinal pigment epithelium (RPE) cells for 24 h with 1 mM hydrogen peroxide (H2O2) or by subjecting retinal neuronal cells to 8 h of oxygen–glucose deprivation (OGD). Both treatments caused significant cell loss. Treatment with paeoniflorin significantly increased cell viability at 0.5 mM in both cell types. In a Wistar rat model of retinal ischemia and reperfusion (I/R) elicited by sustained high intraocular pressure (HIOP), pre-treatment with 0.5 mM paeoniflorin mitigated the ischemia-induced decline in ERG b-wave amplitude, reduction in whole and inner retinal thickness, loss of fluorogold-labeled retinal ganglion cells, and formation of apoptotic cells. Meanwhile, paeoniflorin effectively downregulated pro-neovascular mediators β-catenin, hypoxia-inducible factor 1-alpha (HIF-1α), vascular endothelial growth factor (VEGF), and the pro-inflammatory/angiogenic biomarker angiopoietin-2 (Ang-2), producing effects similar to the Wnt/β-catenin inhibitor (dickkopf-related protein 1), anti-angiogenic pigment epithelium-derived factor (PEDF), and anti-VEGF Avastin (bevacizumab). These findings suggest that paeoniflorin may protect against retinal ischemia through its anti-inflammatory, anti-neovascular/angiogenic, antioxidative, and neuroprotective properties.
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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 ».