Oxygen treatment reduces neurological deficits and demyelination in two animal models of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The objective of the study is to explore the importance of tissue hypoxia in causing neurological deficits and demyelination in the inflamed CNS, and the value of inspiratory oxygen treatment, using both active and passive experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). METHODS: Normobaric oxygen treatment was administered to Dark Agouti rats with either active or passive EAE, compared with room air-treated, and naïve, controls. RESULTS: Severe neurological deficits in active EAE were significantly improved after just 1 h of breathing approximately 95% oxygen. The improvement was greater and more persistent when oxygen was applied either prophylactically (from immunisation for 23 days), or therapeutically from the onset of neurological deficits for 24, 48, or 72 h. Therapeutic oxygen for 72 h significantly reduced demyelination and the integrated stress response in oligodendrocytes at the peak of disease, and protected from oligodendrocyte loss, without evidence of increased oxidative damage. T-cell infiltration and cytokine expression in the spinal cord remained similar to that in untreated animals. The severe neurological deficit of animals with passive EAE occurred in conjunction with spinal hypoxia and was significantly reduced by oxygen treatment initiated before their onset. CONCLUSIONS: Severe neurological deficits in both active and passive EAE can be caused by hypoxia and reduced by oxygen treatment. Oxygen treatment also reduces demyelination in active EAE, despite the autoimmune origin of the disease.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».