Recent advances in the detection of brown adipose tissue in adult humans: a review
Notice bibliographique
Résumé
The activation of brown adipose tissue (BAT) is associated with reductions in circulating lipids and glucose in rodents and contributes to energy expenditure in humans indicating the potential therapeutic importance of targetting this tissue for the treatment of a variety of metabolic disorders. In order to evaluate the therapeutic potential of human BAT, a variety of methodologies for assessing the volume and metabolic activity of BAT are utilized. Cold exposure is often utilized to increase BAT activity but inconsistencies in the characteristics of the exposure protocols make it challenging to compare findings. The metabolic activity of BAT in response to cold exposure has most commonly been measured by static positron emission tomography of 18F-fluorodeoxyglucose in combination with computed tomography (18F-FDG PET-CT) imaging, but recent studies suggest that under some conditions this may not always reflect BAT thermogenic activity. Therefore, recent studies have used alternative positron emission tomography and computed tomography (PET-CT) imaging strategies and radiotracers that may offer important insights. In addition to PET-CT, there are numerous emerging techniques that may have utility for assessing BAT metabolic activity including magnetic resonance imaging (MRI), skin temperature measurements, near-infrared spectroscopy (NIRS) and contrast ultrasound (CU). In this review, we discuss and critically evaluate the various methodologies used to measure BAT metabolic activity in humans and provide a contemporary assessment of protocols which may be useful in interpreting research findings and guiding the development of future studies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».