Microbubble formulation influences inflammatory response to focused ultrasound exposure in the brain
Notice bibliographique
Résumé
Focused ultrasound and microbubble (FUS + MB)-mediated blood-brain barrier (BBB) permeability enhancement can facilitate targeted brain-drug delivery. While controlling the magnitude of BBB permeability enhancement is necessary to limit tissue damage, little work has attempted to decouple these concepts. This work investigated the relationship between BBB permeability enhancement and the relative transcription of inflammatory mediators 4 h following sonication. Three microbubble formulations, Definity, BG8774, and MSB4, were compared, with the dose of each formulation normalized to gas volume. While changes in the transcription of key proinflammatory mediators, such as Il1b, Ccl2, and Tnf, were correlated to the magnitude of BBB permeability enhancement, these correlations were not independent of microbubble formulation; microbubble size distribution may play an important role, as linear regression analyses of BBB permeability magnitude versus differential gene expression for these proinflammatory mediators revealed significantly greater slopes for MSB4, a monodisperse microbubble with mean diameter of 4 μm, compared to Definity or BG8774, both polydisperse microbubbles with mean diameters below 2 μm. Additionally, the function of an acoustic feedback control algorithm, based on the detection threshold of ultraharmonic emissions, was assessed. While this control strategy was effective in limiting both wideband emissions and red blood cell extravasation, microbubble formulation was found to influence the magnitude of BBB leakage and correlations to acoustic emissions. This work demonstrates that while the initial magnitude of FUS + MB-mediated BBB permeability enhancement has a clear influence on the subsequent inflammatory responses, microbubble characteristics influence these relationships and must also be considered.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».