Angiogenic response of rat hippocampal vasculature to focused ultrasound-mediated increases in blood-brain barrier permeability
Notice bibliographique
Résumé
Focused ultrasound (FUS) and circulating microbubbles can induce a targeted and transient increase in blood-brain barrier permeability. While preclinical research has demonstrated the utility of FUS for efficacious drug deliver to the brain, there remain gaps in our knowledge regarding the long-term response of brain vasculature to this intervention. Previous work has demonstrated transcriptional changes in hippocampal microvessels following sonication that are indicative of the initiation of angiogenic processes. Moreover, blood vessel growth has been reported in skeletal muscle following application of FUS and microbubbles. The current study demonstrates that blood vessel density in the rat hippocampus is modestly elevated at 7 and 14 d post-FUS compared to the contralateral hemisphere (7 d: 10.9 ± 6.0%, p = 0.02; 14 d: 12.1 ± 3.2%, p < 0.01), but returns to baseline by 21 d (5.9 ± 2.6%, p = 0.12). Concurrently, relative newborn endothelial cell density and frequency of small blood vessel segments were both elevated in the sonicated hippocampus. While further work is required to determine the mechanisms driving these changes, the findings presented here may have relevance to the optimal frequency of repeated treatments.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».