Rosiglitazone Alone Or in Combination with Tissue Plasminogen Activator Improves Ischemic Brain Injury in an Embolic Model in Rats
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we examined whether rosiglitazone, a peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARgamma) agonist, is neuroprotective in focal ischemic brain injury, and whether rosiglitazone can enhance the protective action of tissue plasminogen activator (tPA), an agent used clinically for thrombolytic therapy. Rats were subjected to ischemic brain injury by embolizing preformed clots into the middle cerebral artery (MCA). Treatment with rosiglitazone reduced infarction and improved functional recovery; it also enhanced the neuroprotective action of tPA and lengthened the time window for initiating tPA treatment. Occlusion of MCA resulted in a loss of collagen type IV, a major structural protein of the microvascular basal lamina, and tPA treatment worsened this loss. Rosiglitazone treatment prevented the reduction of collagen type IV in the ischemic injured brain by inhibiting the activation of matrix metallopeptidase-9 (MMP-9). In addition, rosiglitazone treatment reduced inflammatory reactions in the ischemic injured brain. Rosiglitazone either alone or in combination with tPA is an effective agent in the reduction of ischemic brain injury. The reduction of microvascular damage and inflammation contributes to the beneficial actions of rosiglitazone.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».