Repetitive mild traumatic brain injury in mice triggers a slowly developing cascade of long-term and persistent behavioral deficits and pathological changes
Notice bibliographique
Résumé
We have previously reported long-term changes in the brains of non-concussed varsity rugby players using magnetic resonance spectroscopy (MRS), diffusion tensor imaging (DTI) and functional magnetic imaging (fMRI). Others have reported cognitive deficits in contact sport athletes that have not met the diagnostic criteria for concussion. These results suggest that repetitive mild traumatic brain injuries (rmTBIs) that are not severe enough to meet the diagnostic threshold for concussion, produce long-term consequences. We sought to characterize the neuroimaging, cognitive, pathological and metabolomic changes in a mouse model of rmTBI. Using a closed-skull model of mTBI that when scaled to human leads to rotational and linear accelerations far below what has been reported for sports concussion athletes, we found that 5 daily mTBIs triggered two temporally distinct types of pathological changes. First, during the first days and weeks after injury, the rmTBI produced diffuse axonal injury, a transient inflammatory response and changes in diffusion tensor imaging (DTI) that resolved with time. Second, the rmTBI led to pathological changes that were evident months after the injury including: changes in magnetic resonance spectroscopy (MRS), altered levels of synaptic proteins, behavioural deficits in attention and spatial memory, accumulations of pathologically phosphorylated tau, altered blood metabolomic profiles and white matter ultrastructural abnormalities. These results indicate that exceedingly mild rmTBI, in mice, triggers processes with pathological consequences observable months after the initial injury.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».