Prefrontal Ischemia in the Rat Leads to Secondary Damage and Inflammation in Remote Gray and White Matter Regions
Notice bibliographique
Résumé
Secondary damage processes, such as inflammation and oxidative stress, can exacerbate an ischemic lesion and spread to adjacent brain regions. Yet, few studies investigate how regions remote from the infarct could also suffer from degeneration and inflammation in the aftermath of a stroke. To find out to what extent far-remote brain regions are affected after stroke, we used a bilateral endothelin-1-induced prefrontal infarct rat model. Brain regions posterior to the prefrontal cortical infarct were analyzed for ongoing neurodegeneration using FluoroJadeB (FJB) and for neuroinflammation using Iba1 and OX-6 immunohistochemistry 28 days post-stroke. The FJB-positive dorsomedial nucleus of the thalamus (DMN) and retrosplenial area (RSA) of the cortex displayed substantial neuroinflammation. Significant neuronal loss was only observed within the cortex. Significant microglia recruitment and activation in the FJB-positive internal capsule indicates remote white matter pathology. These findings demonstrate that even regions far remote from an infarct are affected predictably based on anatomical connectivity, and that white matter inflammation is an integral part of remote pathology. The delayed nature of this pathology makes it a valid target for preventative treatment, potentially with an extended time window of opportunity for therapeutic intervention using anti-inflammatory agents.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».