Spinal Cord Blood Flow and Blood Vessel Permeability Measured by Dynamic Computed Tomography Imaging in Rats after Localized Delivery of Fibroblast Growth Factor
Notice bibliographique
Résumé
Following spinal cord injury, profound vascular changes lead to ischemia and hypoxia of spinal cord tissue. Since fibroblast growth factor 2 (FGF2) has angiogenic effects, its delivery to the injured spinal cord may attenuate the tissue damage associated with ischemia. To limit systemic mitogenic effects, FGF2 was delivered to the spinal cord via a gel of hyaluronan and methylcellulose (HAMC) injected into the intrathecal space, and compared to controls receiving HAMC alone and artificial cerebrospinal fluid (aCSF) alone. Dynamic perfusion computed tomography (CT) was employed for the first time in small animals to serially measure blood flow and permeability in the injured and uninjured spinal cord. Spinal cord blood flow (SCBF) and permeability-surface area (PS) measurements were obtained near the injury epicenter, and at two regions rostral to the epicenter in animals that received a 26-g clip compression injury. As predicted, SCBF measurements decreased and PS increased after injury. FGF2 delivered via HAMC after injury restored SCBF towards pre-injury values in all regions, and increased blood flow rates at 7 days post-injury compared to pre-injury measurements. PS was stabilized at regions rostral to the epicenter of injury when FGF2 was delivered with HAMC, with significantly lower values than aCSF controls at 7 days in the region farthest from the epicenter. Laminin staining for blood vessels showed a qualitative increase in vessel density after 7 days when FGF2 was locally delivered. Additionally, permeability stains showed that FGF2 moderately decreased permeability at 7 days post-injury. These data demonstrate that localized delivery of FGF2 improves spinal cord hemodynamics following injury, and that perfusion CT is an important technique to serially measure these parameters in small animal models of spinal cord injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».