Ketogenic Diet Improves Forelimb Motor Function after Spinal Cord Injury in Rodents
Notice bibliographique
Résumé
High fat, low carbohydrate ketogenic diets (KD) are validated non-pharmacological treatments for some forms of drug-resistant epilepsy. Ketones reduce neuronal excitation and promote neuroprotection. Here, we investigated the efficacy of KD as a treatment for acute cervical spinal cord injury (SCI) in rats. Starting 4 hours following C5 hemi-contusion injury animals were fed either a standard carbohydrate based diet or a KD formulation with lipid to carbohydrate plus protein ratio of 3:1. The forelimb functional recovery was evaluated for 14 weeks, followed by quantitative histopathology. Post-injury 3:1 KD treatment resulted in increased usage and range of motion of the affected forepaw. Furthermore, KD improved pellet retrieval with recovery of wrist and digit movements. Importantly, after returning to a standard diet after 12 weeks of KD treatment, the improved forelimb function remained stable. Histologically, the spinal cords of KD treated animals displayed smaller lesion areas and more grey matter sparing. In addition, KD treatment increased the number of glucose transporter-1 positive blood vessels in the lesion penumbra and monocarboxylate transporter-1 (MCT1) expression. Pharmacological inhibition of MCTs with 4-CIN (α-cyano-4-hydroxycinnamate) prevented the KD-induced neuroprotection after SCI, In conclusion, post-injury KD effectively promotes functional recovery and is neuroprotective after cervical SCI. These beneficial effects require the function of monocarboxylate transporters responsible for ketone uptake and link the observed neuroprotection directly to the function of ketones, which are known to exert neuroprotection by multiple mechanisms. Our data suggest that current clinical nutritional guidelines, which include relatively high carbohydrate contents, should be revisited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».