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Enregistrement W2139236929 · doi:10.1093/brain/awp031

Clinical field-strength MRI of amyloid plaques induced by low-level cholesterol feeding in rabbits

2009· article· en· W2139236929 sur OpenAlexafffund
John A. Ronald, Yuanxin Chen, Lisa M. Bernas, Hagen H. Kitzler, Kem A. Rogers, Robert A. Hegele, Brian K. Rutt

Notice bibliographique

RevueBrain · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMagnetic resonance imagingPathologyImmunostainingAmyloid (mycology)Ex vivoIn vivoPittsburgh compound BMedicineAlzheimer's diseaseDiseaseImmunohistochemistryBiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two significant barriers have limited the development of effective treatment of Alzheimer's disease. First, for many cases the aetiology is unknown and likely multi-factorial. Among these factors, hypercholesterolemia is a known risk predictor and has been linked to the formation of beta-amyloid plaques, a pathological hallmark this disease. Second, standardized diagnostic tools are unable to definitively diagnose this disease prior to death; hence new diagnostic tools are urgently needed. Magnetic resonance imaging (MRI) using high field-strength scanners has shown promise for direct visualization of beta-amyloid plaques, allowing in vivo longitudinal tracking of disease progression in mouse models. Here, we present a new rabbit model for studying the relationship between cholesterol and Alzheimer's disease development and new tools for direct visualization of beta-amyloid plaques using clinical field-strength MRI. New Zealand white rabbits were fed either a low-level (0.125-0.25% w/w) cholesterol diet (n = 5) or normal chow (n = 4) for 27 months. High-resolution (66 x 66 x 100 microm(3); scan time = 96 min) ex vivo MRI of brains was performed using a 3-Tesla (T) MR scanner interfaced with customized gradient and radiofrequency coils. Beta-amyloid-42 immunostaining and Prussian blue iron staining were performed on brain sections and MR and histological images were manually registered. MRI revealed distinct signal voids throughout the brains of cholesterol-fed rabbits, whereas minimal voids were seen in control rabbit brains. These voids corresponded directly to small clusters of extracellular beta-amyloid-positive plaques, which were consistently identified as iron-loaded (the presumed source of MR contrast). Plaques were typically located in the hippocampus, parahippocampal gyrus, striatum, hypothalamus and thalamus. Quantitative analysis of the number of histologically positive beta-amyloid plaques (P < 0.0001) and MR-positive signal voids (P < 0.05) found in cholesterol-fed and control rabbit brains corroborated our qualitative observations. In conclusion, long-term, low-level cholesterol feeding was sufficient to promote the formation of extracellular beta-amyloid plaque formation in rabbits, supporting the integral role of cholesterol in the aetiology of Alzheimer's disease. We also present the first evidence that MRI is capable of detecting iron-associated beta-amyloid plaques in a rabbit model of Alzheimer's disease and have advanced the sensitivity of MRI for plaque detection to a new level, allowing clinical field-strength scanners to be employed. We believe extension of these technologies to an in vivo setting in rabbits is feasible and that our results support future work exploring the role of MRI as a leading imaging tool for this debilitating and life-threatening disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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