Abstract 92: Understanding The Impact Of Anesthetics On Ischemic Cortical Damage By Inducing Stroke In Awake, Freely Moving Mice
Notice bibliographique
Résumé
Anesthetics such as isoflurane are commonly used to sedate experimental animals during the induction of stroke. However, there is an abundance of data showing that anesthetics modulate brain excitability, blood flow and vascular tone. Given these diverse effects, it begs the question of to what extent do anesthetics modulate ischemic damage and functional outcome? To better understand the effect of isoflurane on stroke outcome, we developed a protocol for inducing photothrombotic cerebral ischemia in an awake, unanesthetized mouse. This protocol involves temporary attachment of a 1mm diameter plastic fiber optic cable to a previously implanted Luer lock headmount for delivery of photoactivating green laser light (532nm, 1100 mW/cm 2 ) for 15 minutes to the forelimb somatosensory cortex. Evidence for compromised forelimb use is observed within 2 minutes of illumination onset. Histological assessment of ischemic damage and behavioural tests of functional outcome are being examined at different times following stroke induction in awake versus 1.5% isoflurane anesthetized mice. Our preliminary results suggest that infarct volume at 1 and 7 days post-stroke is significantly increased in awake relative to anesthetized mice ( 1 day = 3.4mm 3 ± 0.6 vs. 2.03mm 3 ±0.39; 7 days = 2.97mm 3 +/-0.36 vs. 1.97mm 3 +/-0.19, respectively). Consistent with larger infarct volume, mice that were awake during stroke induction show greater and more persistent deficits in sensory function of the affected forepaw. These experiments will enhance our understanding of whether anesthetics modulate ischemic damage. Further, our simple method for inducing stroke in awake, freely moving animals might be useful for future neuroprotective studies that wish to avoid the potentially confounding effects of anesthetics or examine state-dependent modulation of ischemic damage (e.g. sleep, exercise).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».