Inhibition of brain angiotensin-converting enzyme by peripheral administration of trandolapril versus lisinopril in Wistar rats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peripheral administration of blockers of the renin-angiotensin system (RAS) may affect the RAS in the brain to a variable degree. In the present study, we determined inhibition of angiotensin-converting enzyme (ACE) in the brain after peripheral administration of a lipophilic (trandolapril) versus hydrophilic (lisinopril) ACE inhibitor. METHODS: Trandolapril (0.2, 1, and 5 mg/kg/day, subcutaneously) was compared with lisinopril (2, 10, and 50 mg/kg/day, subcutaneously), each for 6 days. At 4 and 24 h after the last dose, (125)I-351A binding on brain ACE was measured. RESULTS: Trandolapril and lisinopril caused similar inhibition of ligand binding outside the blood-brain barrier (BBB). However, inside the BBB, trandolapril was more effective at low and medium doses (for lisinopril, 28% to 51% inhibition at a dose of 2 mg, 63% to 72% at 10 mg, and 84% to 86% at 50 mg; and for trandolapril, 62% to 68% inhibition at a dose of 0.2 mg, 84% to 87% at 1 mg, and 88% to 93% at 5 mg). In contrast, in the brain structures caudate putamen and globus pallidus, lisinopril inhibited ligand binding better than trandolapril (for lisinopril 30% to 44% at a dose of 2 mg and 71% to 74% at 10 mg, versus for trandolapril 21% to 27% at 0.2 mg and 51% to 63% at 1 mg). At 24 h after the last dose, inhibition by trandolapril persisted more than inhibition by lisinopril both outside and inside the BBB. CONCLUSIONS: These results suggest that peripheral administration of even hydrophilic ACE inhibitors can result in marked inhibition of brain ACE inside the BBB but that different brain structures show variable inhibition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».