Inverse relationship between brain glucose and ketone metabolism in adults during short-term moderate dietary ketosis: A dual tracer quantitative positron emission tomography study
Notice bibliographique
Résumé
Ketones (principally β-hydroxybutyrate and acetoacetate (AcAc)) are an important alternative fuel to glucose for the human brain, but their utilisation by the brain remains poorly understood. Our objective was to use positron emission tomography (PET) to assess the impact of diet-induced moderate ketosis on cerebral metabolic rate of acetoacetate (CMRa) and glucose (CMRglc) in healthy adults. Ten participants (35 ± 15 y) received a very high fat ketogenic diet (KD) (4.5:1; lipid:protein plus carbohydrates) for four days. CMRa and CMRglc were quantified by PET before and after the KD with the tracers, 11 C-AcAc and 18 F-fluorodeoxyglucose ( 18 F-FDG), respectively. During the KD, plasma ketones increased 8-fold ( p = 0.005) while plasma glucose decreased by 24% ( p = 0.005). CMRa increased 6-fold ( p = 0.005), whereas CMRglc decreased by 20% ( p = 0.014) on the KD. Plasma ketones were positively correlated with CMRa (r = 0.93; p < 0.0001). After four days on the KD, CMRa represented 17% of whole brain energy requirements in healthy adults with a 2-fold difference across brain regions (12–24%). The CMR of ketones (AcAc and β-hydroxybutyrate combined) while on the KD was estimated to represent about 33% of brain energy requirements or approximately double the CMRa. Whether increased ketone availability raises CMR of ketones to the same extent in older people as observed here or in conditions in which chronic brain glucose hypometabolism is present remains to be determined.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».