Brain inflammation is induced by co-morbidities and risk factors for stroke
Notice bibliographique
Résumé
Chronic systemic inflammatory conditions, such as atherosclerosis, diabetes and obesity are associated with increased risk of stroke, which suggests that systemic inflammation may contribute to the development of stroke in humans. The hypothesis that systemic inflammation may induce brain pathology can be tested in animals, and this was the key objective of the present study. First, we assessed inflammatory changes in the brain in rodent models of chronic, systemic inflammation. PET imaging revealed increased microglia activation in the brain of JCR-LA (corpulent) rats, which develop atherosclerosis and obesity, compared to the control lean strain. Immunostaining against Iba1 confirmed reactive microgliosis in these animals. An atherogenic diet in apolipoprotein E knock-out (ApoE(-/-)) mice induced microglial activation in the brain parenchyma within 8 weeks and increased expression of vascular adhesion molecules. Focal lipid deposition and neuroinflammation in periventricular and cortical areas and profound recruitment of activated myeloid phagocytes, T cells and granulocytes into the choroid plexus were also observed. In a small, preliminary study, patients at risk of stroke (multiple risk factors for stroke, with chronically elevated C-reactive protein, but negative MRI for brain pathology) exhibited increased inflammation in the brain, as indicated by PET imaging. These findings show that brain inflammation occurs in animals, and tentatively in humans, harbouring risk factors for stroke associated with elevated systemic inflammation. Thus a "primed" inflammatory environment in the brain may exist in individuals at risk of stroke and this can be adequately recapitulated in appropriate co-morbid animal models.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».