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Optogenetic and chemogenetic approaches for modeling neurological disorders in vivo

神经科学 肌萎缩侧索硬化 光遗传学 动物模型 神经系统疾病 病态的 癫痫 心理学 生物 医学 疾病 病理 中枢神经系统疾病 内分泌学
作者
Viktoriya G. Krut’,Andrei L. Kalinichenko,Dmitry I. Maltsev,David Jappy,Evgeny K. Shevchenko,Oleg V. Podgorny,Vsevolod V. Belousov
出处
期刊:Progress in Neurobiology [Elsevier BV]
卷期号:235: 102600-102600 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.pneurobio.2024.102600
摘要

Animal models of human neurological disorders provide valuable experimental tools which enable us to study various aspects of disorder pathogeneses, ranging from structural abnormalities and disrupted metabolism and signaling to motor and mental deficits, and allow us to test novel therapies in preclinical studies. To be valid, these animal models should recapitulate complex pathological features at the molecular, cellular, tissue, and behavioral levels as closely as possible to those observed in human subjects. Pathological states resembling known human neurological disorders can be induced in animal species by toxins, genetic factors, lesioning, or exposure to extreme conditions. In recent years, novel animal models recapitulating neuropathologies in humans have been introduced. These animal models are based on synthetic biology approaches: opto- and chemogenetics. In this paper, we review recent opto- and chemogenetics-based animal models of human neurological disorders. These models allow for the creation of pathological states by disrupting specific processes at the cellular level. The artificial pathological states mimic a range of human neurological disorders, such as aging-related dementia, Alzheimer's and Parkinson's diseases, amyotrophic lateral sclerosis, epilepsy, and ataxias. Opto- and chemogenetics provide new opportunities unavailable with other animal models of human neurological disorders. These techniques enable researchers to induce neuropathological states varying in severity and ranging from acute to chronic. We also discuss future directions for the development and application of synthetic biology approaches for modeling neurological disorders.
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