Revealing the Nanoscale Dynamics of the Extracellular Space in the Living Brain
Notice bibliographique
Résumé
The brain is a highly dynamic structure with the extracellular space taking up almost a quarter of its volume. Signalling molecules, neurotransmitters and nutrients transit via the extracellular space, which constitutes a key microenvironment for cellular communication and clearance of toxic metabolites. Nevertheless, the extracellular space has not been characterized in detail in intact living samples because of the lack of appropriate tools allowing its study. Recent technological advances enhancing the luminescence properties and biocompatibility of carbon nanotubes opened the door to super-resolution imaging in the near-infrared in vivo. The luminescence efficiencies of single carbon nanotubes excited via various excitation strategies were compared and optimized for tissue imaging (e.g., targeting various excitonic transitions and through upconversion). The effects of tissue scattering, absorption, autofluorescence, and temperature increase induced by excitation light were systematically examined [1]. Using carbon nanotube tracking, we revealed the hidden structure and viscoelastic properties of the extracellular space of brain slices [2]. Local morphological and viscosity maps of the extracellular space of brain acute slices were reconstructed. A diversity of extracellular space dimensions down to ~40 nm and local viscosity maps were obtained. The rheological properties of the extracellular space are affected by chemical alterations of the extracellular matrix of the brains of live animals. Interestingly, these alterations are local and highly inhomogeneous in space. Probing the viscoelastic properties of the extracellular space is paramount to understand the spatiotemporal dynamics that regulate the cellular mechanisms ultimately influencing fundamental aspects of cell biology. These technological advances constitute the first milestone to generate super-resolution microscopy applications in the near-infrared to investigate live biological samples in situ. References: (1) Danné N* & Godin AG* et al. (2018) Comparison of the resonant excitations and upconversion luminescence of individual carbon nanotubes for biological tissue studies. ACS Photonics 5 (2) 359-364. *ND and AGG contributed equally to this work. (2) Godin AG et al. (2017) Single-nanotube tracking reveals the nanoscale organization of the extracellular space in the live brain. Nature Nanotechnology 12 (3) 238-24.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».