Autonomic control of cerebral blood flow: fundamental comparisons between peripheral and cerebrovascular circulations in humans
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the contribution of the autonomic nervous system to cerebral blood flow (CBF) control is challenging, and interpretations are unclear. The identification of calcium channels and adrenoreceptors within cerebral vessels has led to common misconceptions that the function of these receptors and actions mirror those of the peripheral vasculature. This review outlines the fundamental differences and complex actions of cerebral autonomic activation compared with the peripheral circulation. Anatomical differences, including the closed nature of the cerebrovasculature, and differential adrenoreceptor subtypes, density, distribution and sensitivity, provide evidence that measures on peripheral sympathetic nerve activity cannot be extrapolated to the cerebrovasculature. Cerebral sympathetic nerve activity seems to act opposingly to the peripheral circulation, mediated at least in part by changes in intracranial pressure and cerebral blood volume. Additionally, heterogeneity in cerebral adrenoreceptor distribution highlights region-specific autonomic regulation of CBF. Compensatory chemo- and autoregulatory responses throughout the cerebral circulation, and interactions with parasympathetic nerve activity are unique features to the cerebral circulation. This crosstalk between sympathetic and parasympathetic reflexes acts to ensure adequate perfusion of CBF to rising and falling perfusion pressures, optimizing delivery of oxygen and nutrients to the brain, while attempting to maintain blood volume and intracranial pressure. Herein, we highlight the distinct similarities and differences between autonomic control of cerebral and peripheral blood flow, and the regional specificity of sympathetic and parasympathetic regulation within the cerebrovasculature. Future research directions are outlined with the goal to further our understanding of autonomic control of CBF in humans.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».