15 - Effects of Low Field Magnetic Stimulation (LFMS) on Proliferation and Differentiation of Oligodendrocyte Progenitor Cells
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:This study studied the cellular mechanism of Low field magnetic stimulation (LFMS), a novel non-invasive brain stimulation technology for neuropsychiatric disorders.Background:Background and aims LFMS is a neuromodulation technology providing rapid mood improvement in patients with mood disorders. The exact mechanism of LFMS is unclear. Oligodendrocytes (OLs) play critical roles in regulating emotion and cognition. OL deficits have been associated with mood disorders and other psychiatric conditions. This aim of this study was to determine the effects of LFMS on the development of OL cells.Materials and Methods:Materials and methods: CG4 cells, an OL progenitor cell line, were treated with LFMS for 20 min daily for 5 days. The proliferation was measured by MTT and LDH levels; the differentiation of the CG4 cells was examined using cell biomarkers GFAP (astrocyte), Olig2 (OLs) and Ki-67 (cell proliferation), respectively. Key modulating factors for OL proliferation or differentiation (Olig1 and Olig2, p-Akt and p-ERK) were analyzed.Results and Conclusions:Results: LFMS treatment enhanced the OL proliferation through an activated p-ERK pathway. During differentiation, LFMS elevated the expression of Olig2, but decreased GFAP, suggesting that LFMS promoted CG4 cells developing into OLs, not astrocytes. Our findings suggest that LFMS altered OL development. This study provided evidence of the role of OLs in the treatment of mood disorders and a possible mechanism of LFMS in treating psychiatric disorders.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».