The Impact of Ketamine and Thiopental Anesthesia on Ultraweak Photon Emission and Oxidative-Nitrosative Stress in Rat Brains
Notice bibliographique
Résumé
Anesthetics such as ketamine and thiopental, commonly used for inducing unconsciousness, have distinct effects on neuronal activity, metabolism, and cardiovascular and respiratory systems. Ketamine increases heart rate and blood pressure while preserving respiratory function, whereas thiopental decreases both and can cause respiratory depression. This study investigates the impact of ketamine (100 mg/kg) and thiopental (45 mg/kg) on ultraweak photon emission (UPE), oxidative-nitrosative stress, and antioxidant capacity in isolated rat brains. To our knowledge, no previous study has investigated and compared UPE in the presence and absence of anesthesia. Here, we compare the effects of ketamine and thiopental anesthetics with each other and with a non-anesthetized control group. Ketamine increased UPE, lipid peroxidation, and antioxidant enzyme activity while reducing thiol levels. Conversely, thiopental decreased UPE, oxidative markers, and antioxidant enzyme activity, while increasing thiol levels. UPE was negatively correlated with thiol levels and positively correlated with oxidative stress markers. These findings suggest that the contrasting effects of ketamine and thiopental on UPE are linked to their differing impacts on brain oxidative stress and antioxidant capacity. This research suggests a potential method to monitor brain oxidative stress via UPE during anesthesia, and opens up new ways for understanding and managing anesthetic effects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».