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Enregistrement W2887060037 · doi:10.1038/s41598-018-30825-8

Angiogenic response of rat hippocampal vasculature to focused ultrasound-mediated increases in blood-brain barrier permeability

2018· article· en· W2887060037 sur OpenAlexaff
Dallan McMahon, Ethan Mah, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of Health
Mots-clésMicrobubblesHippocampal formationBlood–brain barrierVascular permeabilityMedicineHippocampusBlood vesselNeurosciencePathologyInternal medicineUltrasoundBiologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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