Anesthetic‐loaded nanodroplets with focused ultrasound reduces agitation in Alzheimer's mice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Alzheimer's disease (AD) is often associated with neuropsychiatric symptoms, including agitation and aggressive behavior. These symptoms increase with disease severity, ranging from 10% in mild cognitive impairment to 50% in patients with moderate-to-severe AD, pose a great risk for self-injury and injury to caregivers, result in high rates of institutionalization and great suffering for patients and families. Current pharmacological therapies have limited efficacy and a high potential for severe side effects. Thus, there is a growing need to develop novel therapeutics tailored to safely and effectively reduce agitation and aggressive behavior in AD. Here, we investigate for the first time the use of focused ultrasound combined with anesthetic-loaded nanodroplets (nanoFUS) targeting the amygdala (key structure in the neurocircuitry of agitation) as a novel minimally invasive tool to modulate local neural activity and reduce agitation and aggressive behavior in the TgCRND8 AD transgenic mice. METHODS: Male and female animals were tested in the resident-intruder (i.e., aggressive behavior) and open-field tests (i.e., motor agitation) for baseline measures, followed by treatment with active- or sham-nanoFUS. Behavioral testing was then repeated after treatment. RESULTS: Active-nanoFUS neuromodulation reduced aggressive behavior and agitation in male mice, as compared to sham-treated controls. Treatment with active-nanoFUS increased the time male mice spent in social-non-aggressive behaviors. INTERPRETATION: Our results show that neuromodulation with active-nanoFUS may be a potential therapeutic tool for the treatment of neuropsychiatric symptoms, with special focus on agitation and aggressive behaviors. Further studies are necessary to establish cellular, molecular and long-term behavioral changes following treatment with nanoFUS.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».