Infrared spectral profiling of demyelinating activity in multiple sclerosis brain tissue
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a leading cause of non-traumatic disability in young adults. The highly dynamic nature of MS lesions has made them difficult to study using traditional histopathology due to the specificity of current stains. This requires numerous stains to track and study demyelinating activity in MS. Thus, we utilized Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy to generate holistic biomolecular profiles of demyelinating activities in MS brain tissue. Multivariate analysis can differentiate MS tissue from controls. Analysis of the absorbance spectra shows profound reductions of lipids, proteins, and phosphate in white matter lesions. Changes in unsaturated lipids and lipid chain length indicate oxidative damage in MS brain tissue. Altered lipid and protein structures suggest changes in MS membrane structure and organization. Unique carbohydrate signatures are seen in MS tissue compared to controls, indicating altered metabolic activities. Cortical lesions had increased olefinic lipid content and abnormal membrane structure in normal appearing MS cortex compared to controls. Our results suggest that FTIR spectroscopy can further our understanding of lesion evolution and disease mechanisms in MS paving the way towards improved diagnosis, prognosis, and development of novel therapeutics.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».