[ <sup>11</sup> C]PBR28 PET Imaging is Sensitive to Neuroinflammation in the Aged Rat
Notice bibliographique
Résumé
Neuroinflammation in the aging rat brain was investigated using [(11)C]PBR28 microPET (positron emission tomography) imaging. Normal rats were studied alongside LRRK2 p.G2019S transgenic rats; this mutation increases the risk of Parkinson's disease in humans. Seventy [(11)C]PBR28 PET scans were acquired. Arterial blood sampling enabled tracer kinetic modeling and estimation of VT. In vitro autoradiography was also performed. PBR28 uptake increased with age, without differences between nontransgenic and transgenic rats. In 12 months of aging (4 to 16 months), standard uptake value (SUV) increased by 56% from 0.44 to 0.69 g/mL, whereas VT increased by 91% from 30 to 57 mL/cm(3). Standard uptake value and VT were strongly correlated (r = 0.52, 95% confidence interval (CI) = 0.31 to 0.69, n = 37). The plasma free fraction, fp, was 0.21 ± 0.03 (mean ± standard deviation, n = 53). In vitro binding increased by 19% in 16 months of aging (4 to 20 months). The SUV was less variable across rats than VT; coefficients of variation were 13% (n = 27) and 29% (n = 12). The intraclass correlation coefficient for SUV was 0.53, but was effectively zero for VT. These data show that [(11)C]PBR28 brain uptake increases with age, implying increased microglial activation in the aged brain.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».