Investigating the cumulative effects of Δ9-tetrahydrocannabinol and repetitive mild traumatic brain injury on adolescent rats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The prevalence of mild traumatic brain injury is highest amongst the adolescent population and can lead to complications including neuroinflammation and excitotoxicity. Also pervasive in adolescents is recreational cannabis use. Δ9-Tetrahydrocannabinol, the main psychoactive component of cannabis, is known to have anti-inflammatory properties and serves as a neuroprotective agent against excitotoxicity. Thus, we investigated the effects of Δ9-tetrahydrocannabinol on recovery when administered either prior to or following repeated mild brain injuries. Male and female Sprague-Dawley rats were randomly assigned to receive Δ9-tetrahydrocannabinol or vehicle either prior to or following the repeated injuries. Rats were then tested on a behavioural test battery designed to measure post-concussive symptomology. The hippocampus, nucleus accumbens and prefrontal cortex were extracted from all animals to examine mRNA expression changes (Bdnf, Cnr1, Comt, GR, Iba-1 and Vegf-2R). We hypothesized that, in both experiments, Δ9-tetrahydrocannabinol administration would provide neuroprotection against mild injury outcomes and confer therapeutic benefit. Δ9-Tetrahydrocannabinol administration following repeated mild traumatic brain injury was beneficial to three of the six behavioural outcomes affected by injury (reducing anxiety and depressive-like behaviours while also mitigating injury-induced deficits in short-term working memory). Δ9-Tetrahydrocannabinol administration following injury also showed beneficial effects on the expression of Cnr1, Comt and Vegf-2R in the hippocampus, nucleus accumbens and prefrontal cortex. There were no notable benefits of Δ9-tetrahydrocannabinol when administered prior to injury, suggesting that Δ9-tetrahydrocannabinol may have potential therapeutic benefit on post-concussive symptomology when administered post-injury, but not pre-injury.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».