White Matter Changes Caused by Mild Traumatic Brain Injury in Mice Evaluated Using Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Mild traumatic brain injury (mTBI) is common and can lead to persistent cognitive and behavioral symptoms. Although diffusion tensor imaging (DTI) has demonstrated some sensitivity to changes in white matter following mTBI, recent studies have suggested that more complex geometric models of diffusion, including the neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI) model, may be more sensitive and specific. Here, we evaluate microstructural changes in white matter following mTBI using DTI and NODDI in a mouse model, and compare the time course of these changes to behavioral impairment and recovery. We also assess volumetric changes for a comprehensive picture of the structural alterations in the brain and histological staining to identify cellular changes that may contribute to the differences detected in the imaging data. Increased orientation dispersion index (ODI) was observed in the optic tracts of mTBI mice compared with shams. Changes in fractional anisotropy (FA) were not statistically significant. Volume deficits were detected in the optic tract as well as in several gray matter regions: the lateral geniculate nuclei of the thalamus, the entorhinal cortex, and the superior colliculi. Glial fibrillary acidic protein (GFAP) and ionized calcium binding adaptor molecule 1 (Iba1) staining was increased in the optic tracts of mTBI brains, and this staining correlated with ODI values. A transient impairment in working memory was observed, which resolved by 6 weeks, whereas increased ODI, GFAP, and Iba1 persisted to 18 weeks post-injury. We conclude that the optic tracts are particularly vulnerable to damage from the closed-skull impact model used in this study, and that ODI may be a more sensitive metric to this damage than FA. Differences in ODI and in histological measures of astrogliosis, neuroinflammation, and axonal degeneration persist beyond behavioral impairment in this model.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».