Isoflurane titration improves detection of hippocampal lactate by 1H-MRS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lactate has increasingly been recognized as both an important fuel source and a signaling molecule within the brain. Alterations in brain lactate levels are associated with various neurological diseases. Thus, there is great interest in the in vivo detection and measurement of cerebral lactate levels in animals used for investigation of normal brain function and models of disease. Proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) is a non-invasive technique used to measure lactate and other metabolites within the brain. However, lactate can be difficult to detect with conventional 1H-MRS due to its low abundance and spectral overlap with lipids. In addition, volatile anesthetics used during image acquisition increase lactate production, potentially masking any subtle physiological changes in lactate levels. Here, we made use of a transgenic mouse model in which expression of lactate dehydrogenase A (Ldha), the rate-limiting enzyme of lactate production, was induced within cortical and hippocampal neurons. Unexpectedly, 1H-MRS analysis, under typical isoflurane-induced anesthesia of 4% induction followed by 1.6–2% maintenance, revealed no significant elevation of hippocampal lactate levels in neuronal Ldha induction mice compared to control mice. In contrast, 1H-MRS analysis, using an isoflurane titration protocol in which mice were sequentially exposed to 1.6%, 2%, and then finally 3% isoflurane, revealed significantly higher hippocampal lactate levels in Ldha transgenic mice compared to controls. In addition, significantly fewer mice were required to detect differences in lactate levels using the isoflurane titration protocol compared to conventional isoflurane-induced anesthesia. Our findings highlight the importance of controlling for the effects of anesthesia when detecting changes in hippocampal lactate levels in vivo and offer a novel protocol for enhanced cerebral lactate detection.
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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 | 0,001 |
| 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 ».