Imaging blood–brain barrier dysfunction in animal disease models
Notice bibliographique
Résumé
The blood-brain barrier (BBB) is a highly complex structure, which separates the extracellular fluid of the central nervous system (CNS) from the blood of CNS vessels. A wide range of neurologic conditions, including stroke, epilepsy, Alzheimer's disease, and brain tumors, are associated with perturbations of the BBB that contribute to their pathology. The common consequence of a BBB dysfunction is increased permeability, leading to extravasation of plasma constituents and vasogenic brain edema. The BBB impairment can persist for long periods, being involved in secondary inflammation and neuronal dysfunction, thus contributing to disease pathogenesis. Therefore, reliable imaging of the BBB impairment is of major importance in both clinical management of brain diseases and in experimental research. From landmark studies by Ehrlich and Goldman, the use of dyes (probes) has played a critical role in understanding BBB functions. In recent years methodologic advances in morphologic and functional brain imaging have provided insight into cellular and molecular interactions underlying BBB dysfunction in animal disease models. These imaging techniques, which range from in situ staining to noninvasive in vivo imaging, have different spatial resolution, sensitivity, and capacity for quantitative and kinetic measures of the BBB impairment. Despite significant advances, the translation of these techniques into clinical applications remains slow. This review outlines key recent advances in imaging techniques that have contributed to the understanding of BBB dysfunction in disease and discusses major obstacles and opportunities to advance these techniques into the clinical realm.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».