Low-Intensity Ultrasound Decreases Ischemia-Induced Edema by Inhibiting<i>N</i>-Methyl-<scp>d</scp>-Aspartic Acid Receptors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have previously shown that low-intensity ultrasound (LIUS), a noninvasive mechanical stimulus, inhibits brain edema formation induced by oxygen and glucose deprivation (OGD) or treatment with glutamate, a mediator of OGD-induced edema, in acute rat hippocampal slice model in vitro. METHODS: In this study, we treated the rat hippocampal slices with N-methyl-d-aspartic acid (NMDA) or (S)-3,5-dihydroxyphenylglycine (DHPG) to determine whether these different glutamate receptor agonists induce edema. The hippocampal slices were then either sonicated with LIUS or treated with N-methyl-d-aspartic acid receptor (NMDAR) antagonists, namely, MK-801 and ketamine, and observed their effects on edema formation. RESULTS: We observed that treatment with NMDA, an agonist of ionotropic glutamate receptors, induced brain edema at similar degrees compared with that induced by OGD. However, treatment with DHPG, an agonist of metabotropic glutamate receptors, did not significantly induce brain edema. Treatment with the NMDAR antagonists MK-801 or ketamine efficiently prevented brain edema formation by both OGD and NMDA in a concentration-dependent manner. N-Methyl-d-aspartic acid-induced brain edema was alleviated by LIUS in an intensity-dependent manner when ultrasound was administered at 30, 50, or 100 mW/cm2 for 20 minutes before the induction of the edema. Furthermore, LIUS reduced OGD- and NMDA-induced phosphorylation of NMDARs at Y1325. CONCLUSION: These results suggest that LIUS can inhibit OGD- or NMDA-induced NMDAR activation by preventing NMDAR phosphorylation, thereby reducing a subsequent brain edema formation. The mechanisms by which LIUS inhibits NMDAR phosphorylation need further investigation.
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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) | 0,002 | 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.
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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 ».