From genes to behavior: screening for new regulators of axonal remodeling

Aljović, Almir (2023): From genes to behavior: screening for new regulators of axonal remodeling. Dissertation, LMU München: Graduate School of Systemic Neurosciences (GSN)

Abstract

Spinal cord injury is an age-old problem that poses a significant burden on individuals, families, society, and the economy. Affected patients experience loss of sensory and motor functions, leading to considerable challenges in their daily lives. Unfortunately, progress in translating experimental treatments to humans has been limited due to the complex nature of spinal cord injury pathophysiology. Research in this field encompasses various aspects, including optimal timing of surgery, inflammation's role, and glial scar formation. Decades of research have emphasized the importance of axonal plasticity and rewiring for recovery following spinal cord injury. Nonetheless, the precise molecular mechanisms of axonal rewiring and treatments after SCI still require further understanding and development. This thesis presents two complementary approaches to investigating circuit rewiring specificity following spinal cord injury and motor behaviors following a range of models of neurological disorders. In the first part, we explore the effects of synaptogenic gene therapy using fibroblast growth factor 22 (FGF22), aiming to enhance circuit rewiring and remodeling of the corticospinal tract after traumatic spinal cord injury. Our findings demonstrate FGF22's specific role in organizing synaptic input on relay neurons, particularly excitatory synapses. Additionally, our study contributes to the ongoing discussion on motoneuron degeneration post-SCI and highlights the corticospinal tract's involvement in spontaneous recovery of fine paw placement in mice. Finally, we established a therapeutic window for FGF22-mediated recovery. Moreover, we present our work on developing Automated Limb Motion Analysis (ALMA), a deep learning-based toolbox for kinematic and ladder rung analysis. ALMA accelerates and enhances the accuracy of behavioral analysis across a range of animal models for neurological disorders. By reducing bias and improving reproducibility, this tool aids in the advancement of methods for behavioral analysis and promotes more reliable SCI research. The focus of this thesis is to present our findings and put it in the context of existing research on SCI. Our future research aims to explore a multimodal approach combining FGF22 synaptogenic gene therapy with other interventions to extend the therapeutic window. Furthermore, we plan to leverage the refined analysis capabilities of our ALMA toolbox to deepen our understanding of SCI and enhance treatment strategies. By integrating these advancements, we aim to contribute to the ongoing efforts in SCI research and facilitate the development of more effective treatments.

Abstract

Rückenmarksverletzungen sind ein seit Urzeiten bestehendes Problem, das eine erhebliche Belastung für Individuen, Familien, die Gesellschaft und die Wirtschaft darstellt. Betroffene Patienten erleiden den Verlust sensorischer und motorischer Funktionen, was zu erheblichen Herausforderungen in ihrem alltäglichen Leben führt. Der Fortschritt bei der Übertragung experimenteller Behandlungen auf den Menschen ist aufgrund der komplexen Natur der Pathophysiologie von Rückenmarksverletzungen begrenzt. Die Forschung in diesem Bereich umfasst verschiedene Aspekte, einschließlich des optimalen Zeitpunkts für eine Operation, der Rolle von Entzündungen und der Bildung von Gliazellnarben. Die Ergebnisse jahrzehntelanger Forschung haben die Bedeutung von axonaler Plastizität und neuronaler Umschaltung für die Genesung nach Rückenmarksverletzungen betont. Dennoch erfordert die Kenntnis der genauen molekularen Mechanismen der axonalen Umschaltung und der optimalen Therapie nach einer Rückenmarksverletzung weiterhin ein besseres Verständnis und eine Weiterentwicklung der Behandlungsmethoden. Diese Arbeit präsentiert zwei komplementäre Ansätze zur Untersuchung der Spezifizität von Schaltkreisumschaltungen und motorischen Verhaltensweisen in verschiedenen Modellen neurologischer Störungen. Im ersten Teil erforschen wir die Auswirkungen einer synaptogenen Gentherapie unter Verwendung des Fibroblasten-Wachstumsfaktors 22 (FGF22) mit dem Ziel, die Umschaltung und Umgestaltung des kortikospinalen Trakts nach traumatischer Rückenmarksverletzung zu verbessern. Unsere Ergebnisse zeigen die spezifische Rolle von FGF22 bei der Organisation synaptischer Inputs auf Relais-Neuronen, insbesondere erregender Synapsen. Zudem etablieren wir ein therapeutisches Zeitfenster für eine durch FGF22 vermittelte Genesung. Darüber hinaus trägt unsere Studie zur laufenden Diskussion über die Degeneration von Motoneuronen nach Rückenmarksverletzung (SCI) bei und betont die Beteiligung des kortikospinalen Trakts an der spontanen Genesung der präzisen Pfotenplatzierung bei Mäusen. Zudem präsentieren wir unsere Arbeit zur Entwicklung der automatisierten Gliedmaßenbewegungsanalyse (ALMA), einer auf Deep-Learning basierenden Toolbox für die kinematische und Sprossenleiter-Analyse. ALMA beschleunigt und verbessert die Genauigkeit der Verhaltensanalyse bei einer Vielzahl von Tiermodellen für neurologische Störungen. Durch die Verringerung von Verzerrungen und die Verbesserung der Reproduzierbarkeit trägt dieses Tool zur Weiterentwicklung von Methoden für die Verhaltensanalyse bei und fördert zuverlässigere Forschung zu Rückenmarksverletzungen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt darauf, unsere Ergebnisse vorzustellen und sie in den Kontext der vorhandenen Forschung über SCI zu stellen. Unsere zukünftige Forschung zielt darauf ab, einen multimodalen Ansatz zu erarbeiten, der die FGF22 synaptogene Gentherapie mit anderen Interventionen kombiniert, um das therapeutische Zeitfenster zu erweitern. Darüber hinaus planen wir, die verfeinerten Analysefähigkeiten unseres ALMA-Toolsets zu nutzen, um unser Verständnis von SCI zu vertiefen und Behandlungsstrategien zu verbessern. Durch die Integration dieser Fortschritte möchten wir zu den laufenden Bemühungen in der SCI-Forschung beitragen und die Entwicklung von wirksameren Behandlungen erleichtern.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Keywords: spinal cord injury, axonal remodeling, machine learning, neural plasticity, gene therapy
• Fakultäten: Graduate School of Systemic Neurosciences (GSN)
• Sprache der Hochschulschrift: Englisch
• Datum der mündlichen Prüfung: 17. November 2023
• 1. Bericht­erstatter:in: Bareyre, Florence