A Novel Model of Traumatic Brain Injury in Adult Zebrafish Demonstrates Response to Injury and Treatment Comparable with Mammalian Models
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is a leading cause of death and morbidity in industrialized countries with considerable associated health care costs. The cost and time associated with pre-clinical development of TBI therapeutics is lengthy and expensive with a poor track record of successful translation to the clinic. The zebrafish is an emerging model organism in research with unique technical and genomic strengths in the study of disease and development. Its high degree of genetic homology and cell signaling pathways relative to mammalian species and amenability to high and medium throughput assays has potential to accelerate the rate of therapeutic drug identification. Accordingly, we developed a novel closed-head model of TBI in adult zebrafish using a targeted, pulsed, high-intensity focused ultrasound (pHIFU) to induce mechanical injury of the brain. Western blot results indicated altered microtubule and neurofilament expression as well as increased expression of cleaved caspase-3 and beta APP (β-APP; p < 0.05). We used automated behavioral tracking software to evaluate locomotor deficits 24 and 48 h post-injury. Significant behavioral impairment included decreased swim distance and velocity (p < 0.05), as well as heightened anxiety and altered group social dynamics. Responses to injury were pHIFU dose-dependent and modifiable with MK-801, MDL-28170, or temperature modulation. Together, results indicate that the zebrafish exhibits responses to injury and intervention similar to mammalian TBI pathophysiology and suggest the potential for use to rapidly evaluate therapeutic compounds with high efficiency.
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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 ».