The role(s) of astrocytes and astrocyte activity in neurometabolism, neurovascular coupling, and the production of functional neuroimaging signals
Notice bibliographique
Résumé
Data acquired with functional magnetic resonance imaging (fMRI) and positron emission tomography (PET) are often interpreted in terms of the underlying neuronal activity, despite mounting evidence that these signals do not always correlate with electrophysiological recordings. Therefore, considering the increasing popularity of functional neuroimaging, it is clear that a more comprehensive theory is needed to reconcile these apparent disparities and more accurately explain the mechanisms through which various PET and fMRI signals arise. In the present article, we have turned our attention to astrocytes, which vastly outnumber neurons and are known to serve a number of functions throughout the central nervous system (CNS). For example, astrocytes are known to be critically involved in neurotransmitter uptake and recycling, and empirical data suggests that brain activation increases both oxidative and glycolytic astrocyte metabolism. Furthermore, a number of recent studies imply that astrocytes are likely to play a key role in regulating cerebral blood delivery. Therefore, we propose that, by mediating neurometabolic and neurovascular processes throughout the CNS, astrocytes could provide a common physiological basis for fMRI and PET signals. Such a theory has significant implications for the interpretation of functional neuroimaging signals, because astrocytic changes reflect subthreshold neuronal activity, simultaneous excitatory/inhibitory synaptic inputs, and other transient metabolic demands that may not elicit electrophysiological changes. It also suggests that fMRI and PET signals may have inherently less sensitivity to decreases in synaptic input (i.e. 'negative activity') and/or inhibitory (GABAergic) neurotransmission.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».