Brain arachidonic acid uptake and turnover: implications for signaling and bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Arachidonic acid was first detected in the brain in 1922. Although earlier work examined the role of arachidonic acid in growth and development, more recent advancements have elucidated roles for arachidonic acid in brain health and disease. RECENT FINDINGS: In this review, we summarize evidence demonstrating that unesterified arachidonic acid in the plasma pool, which is supplied in part from adipose, is readily taken up and incorporated into brain phospholipids. By labeling plasma unesterified arachidonic acid, it is possible to trace the subsequent release of arachidonic acid from brain phospholipids upon neuroreceptor-mediated release by phospholipase A2 in response to drugs and neuroinflammation in rodents. With the synthesis of 11C labeled fatty acids, brain arachidonic acid signaling can now be measured in humans with position emission tomography. Arachidonic acid signals are known to regulate important biological functions, including neuroinflammation and excitotoxicity, and we focus on how the brain arachidonic acid cascade is a common target of drugs used to treat bipolar disorder (e.g. lithium, carbamazepine and valproate). SUMMARY: A better understanding of the regulation of arachidonic acid uptake into the brain and the brain arachidonic acid cascade could lead to new imaging techniques and the identification of novel therapeutic targets in excitotoxicity, neuroinflammation and bipolar disorder.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».