Ketones and brain function: Possible link to polyunsaturated fatty acids and availability of a new brain PET tracer, <sup>11</sup>C‐acetoacetate
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the metabolism of polyunsaturated fatty acids (PUFA), both in children on the high fat ketogenic diet (KD) for seizure control and in rats on a KD enriched in PUFA, raise the possibility that increased brain arachidonic acid (ARA) and/or docosahexaenoic acid (DHA) may contribute to better seizure control. Our studies with PUFA and several other reports raise the question of whether persistent ketonemia or elevated brain uptake of ketones are strictly necessary for the clinical effectiveness of the KD in intractable epilepsy. To address this question, we have developed the synthesis of carbon-11 labeled acetoacetate ((11)C-AcAc) for PET studies to investigate brain ketone uptake directly in humans and animals. In rats on the KD for 10 days, (11)C-AcAc uptake by the brain increased 7- to 8-fold, an increase similar to that induced by 48 h fasting. In rats and humans, paired PET scans ((11)C-AcAc followed immediately by(18)fluorodeoxyglucose) will be conducted to assess the uptake of AcAc and glucose by the brain while on the KD and in neurological disorders associated with aging.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».