Susceptibility to capillary plugging can predict brain region specific vessel loss with aging
Notice bibliographique
Résumé
Vessel loss in the aging brain is commonly reported, yet important questions remain concerning whether there are regional vulnerabilities and what mechanisms could account for these regional differences, if they exist. Here we imaged and quantified vessel length, tortuosity and width in 15 brain regions in young adult and aged mice. Our data indicate that vessel loss was most pronounced in white matter followed by cortical, then subcortical grey matter regions, while some regions (visual cortex, amygdala, thalamus) showed no decline with aging. Regions supplied by the anterior cerebral artery were more vulnerable to loss than those supplied by middle or posterior cerebral arteries. Vessel width and tortuosity generally increased with age but neither reliably predicted regional vessel loss. Since capillaries are naturally prone to plugging and prolonged obstructions often lead to vessel pruning, we hypothesized that regional susceptibilities to plugging could help predict vessel loss. By mapping the distribution of microsphere-induced capillary obstructions, we discovered that regions with a higher density of persistent obstructions were more likely to show vessel loss with aging and vice versa. These findings indicate that age-related vessel loss is region specific and can be explained, at least partially, by regional susceptibilities to capillary plugging.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».