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Enregistrement W3032925016 · doi:10.1523/jneurosci.2876-19.2020

Acute Inflammation Alters Brain Energy Metabolism in Mice and Humans: Role in Suppressed Spontaneous Activity, Impaired Cognition, and Delirium

2020· article· en· W3032925016 sur OpenAlexaff
John Kealy, Carol Murray, Éadaoin W. Griffin, Ana Belén López-Rodríguez, Dáire Healy, Lucas Silva Tortorelli, John Lowry, Leiv Otto Watne, Colm Cunningham

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNasjonalforeningen for FolkehelsenHealth Research BoardWellcome Trust
Mots-clésDeliriumInternal medicineHypoglycemiaEndocrinologyCarbohydrate metabolismMedicineCognitive declineInflammationDiabetes mellitusDementiaPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic infection triggers a spectrum of metabolic and behavioral changes, collectively termed sickness behavior, which while adaptive, can affect mood and cognition. In vulnerable individuals, acute illness can also produce profound, maladaptive, cognitive dysfunction including delirium, but our understanding of delirium pathophysiology remains limited. Here, we used bacterial lipopolysaccharide (LPS) in female C57BL/6J mice and acute hip fracture in humans to address whether disrupted energy metabolism contributes to inflammation-induced behavioral and cognitive changes. LPS (250 µg/kg) induced hypoglycemia, which was mimicked by interleukin (IL)-1β (25 µg/kg) but not prevented in IL-1RI−/− mice, nor by IL-1 receptor antagonist (IL-1RA; 10 mg/kg). LPS suppression of locomotor activity correlated with blood glucose concentrations, was mitigated by exogenous glucose (2 g/kg), and was exacerbated by 2-deoxyglucose (2-DG) glycolytic inhibition, despite preventing IL-1β synthesis. Using the ME7 model of chronic neurodegeneration in female mice, to examine vulnerability of the diseased brain to acute stressors, we showed that LPS (100 µg/kg) produced acute cognitive dysfunction, selectively in those animals. These acute cognitive impairments were mimicked by insulin (11.5 IU/kg) and mitigated by glucose, demonstrating that acutely reduced glucose metabolism impairs cognition selectively in the vulnerable brain. To test whether these acute changes might predict altered carbohydrate metabolism during delirium, we assessed glycolytic metabolite levels in CSF in humans during inflammatory trauma-induced delirium. Hip fracture patients showed elevated CSF lactate and pyruvate during delirium, consistent with acutely altered brain energy metabolism. Collectively, the data suggest that disruption of energy metabolism drives behavioral and cognitive consequences of acute systemic inflammation. SIGNIFICANCE STATEMENT Acute systemic inflammation alters behavior and produces disproportionate effects, such as delirium, in vulnerable individuals. Delirium has serious short and long-term sequelae but mechanisms remain unclear. Here, we show that both LPS and interleukin (IL)-1β trigger hypoglycemia, reduce CSF glucose, and suppress spontaneous activity. Exogenous glucose mitigates these outcomes. Equivalent hypoglycemia, induced by lipopolysaccharide (LPS) or insulin, was sufficient to trigger cognitive impairment selectively in animals with existing neurodegeneration and glucose also mitigated those impairments. Patient CSF from inflammatory trauma-induced delirium also shows altered brain carbohydrate metabolism. The data suggest that the degenerating brain is exquisitely sensitive to acute behavioral and cognitive consequences of disrupted energy metabolism. Thus “bioenergetic stress” drives systemic inflammation-induced dysfunction. Elucidating this may offer routes to mitigating delirium.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations143
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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