Adipo-glial signaling mediates metabolic adaptation in peripheral nerve regeneration

周围神经损伤 串扰 髓鞘 再生(生物学) 生物 细胞生物学 神经科学 外周神经系统 神经再生 雪旺细胞 神经损伤 脂肪因子 瘦素 中枢神经系统 内分泌学 肥胖 物理 光学
作者
Venkat Krishnan Sundaram,Vlad Schütza,Nele H. Schröter,Aline Backhaus,Annika Bilsing,Lisa Joneck,Anna Seelbach,Clara Mutschler,Jose A. Gomez‐Sanchez,Erik Schäffner,Eva Ernst Sánchez,Dagmar Akkermann,Christina Paul,Nancy Schwagarus,Silvana Müller,Angela K. Odle,Gwen V. Childs,David Ewers,Theresa Kungl,Maren Sitte
出处
期刊:Cell Metabolism [Cell Press]
卷期号:35 (12): 2136-2152.e9 被引量:76
标识
DOI:10.1016/j.cmet.2023.10.017
摘要

The peripheral nervous system harbors a remarkable potential to regenerate after acute nerve trauma. Full functional recovery, however, is rare and critically depends on peripheral nerve Schwann cells that orchestrate breakdown and resynthesis of myelin and, at the same time, support axonal regrowth. How Schwann cells meet the high metabolic demand required for nerve repair remains poorly understood. We here report that nerve injury induces adipocyte to glial signaling and identify the adipokine leptin as an upstream regulator of glial metabolic adaptation in regeneration. Signal integration by leptin receptors in Schwann cells ensures efficient peripheral nerve repair by adjusting injury-specific catabolic processes in regenerating nerves, including myelin autophagy and mitochondrial respiration. Our findings propose a model according to which acute nerve injury triggers a therapeutically targetable intercellular crosstalk that modulates glial metabolism to provide sufficient energy for successful nerve repair.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
莫德里奇发布了新的文献求助10
刚刚
Sakura完成签到,获得积分10
3秒前
高晨完成签到,获得积分20
4秒前
5秒前
乐乐应助研友_xLO40n采纳,获得10
6秒前
张子豪完成签到,获得积分10
6秒前
KDVBHGJDFHGAV完成签到,获得积分0
6秒前
7秒前
8秒前
sjmrcsj完成签到,获得积分10
9秒前
鱼粉完成签到,获得积分10
10秒前
甄晓溪完成签到,获得积分10
10秒前
lok完成签到,获得积分20
11秒前
12秒前
Canma发布了新的文献求助10
12秒前
溜溜蛋发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
16秒前
酸奶七完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
孟严青完成签到,获得积分0
18秒前
18秒前
刘振扬发布了新的文献求助10
19秒前
lzr完成签到 ,获得积分10
19秒前
Buster发布了新的文献求助10
20秒前
NexusExplorer应助想发JHM采纳,获得10
21秒前
吴梓豪完成签到,获得积分10
21秒前
vvvision完成签到,获得积分10
21秒前
无情愫发布了新的文献求助30
22秒前
long完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
wjswift完成签到,获得积分0
24秒前
liuqi完成签到,获得积分10
24秒前
Christoph_Lee发布了新的文献求助10
24秒前
Fanny_825完成签到,获得积分10
25秒前
Ahui完成签到,获得积分10
25秒前
杀菌糕手完成签到 ,获得积分10
25秒前
慕青应助夕未息采纳,获得10
25秒前
CipherSage应助快乐的素采纳,获得10
26秒前
lsl完成签到,获得积分10
27秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6355929
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170753
关于积分的说明 17202051
捐赠科研通 5411996
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864440
邀请新用户注册赠送积分活动 1841940
关于科研通互助平台的介绍 1690226