Inflammation-Mediated Memory Dysfunction and Effects of a Ketogenic Diet in a Murine Model of Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
A prominent clinical symptom in multiple sclerosis (MS), a progressive disorder of the central nervous system (CNS) due to heightened neuro-inflammation, is learning and memory dysfunction. Here, we investigated the effects of a ketogenic diet (KD) on memory impairment and CNS-inflammation in a murine model of experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), using electrophysiological, behavioral, biochemical and in vivo imaging approaches. Behavioral spatial learning deficits were associated with motor disability in EAE mice, and were observed concurrently with brain inflammation. The KD improved motor disability in the EAE model, as well as CA1 hippocampal synaptic plasticity (long-term potentiation) and spatial learning and memory (assessed with the Morris Water Maze). Moreover, hippocampal atrophy and periventricular lesions in EAE mice were reversed in KD-treated EAE mice. Finally, we found that the increased expression of inflammatory cytokines and chemokines, as well as the production of reactive oxygen species (ROS), in our EAE model were both suppressed by the KD. Collectively, our findings indicate that brain inflammation in EAE mice is associated with impaired spatial learning and memory function, and that KD treatment can exert protective effects, likely via attenuation of the robust immune response and increased oxidative stress seen in these animals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».