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Enregistrement W4403382598 · doi:10.1073/pnas.2417137121

Sensors in the microvascular web: Vital but vulnerable

2024· letter· en· W4403382598 sur OpenAlexafffund
Baptiste Lacoste

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Defense
Mots-clésSimple (philosophy)Computer scienceMeaning (existential)Human–computer interactionNeuroscienceBiologyPsychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why is the brain so reliant on proper regulation of its own blood stream, down to the tiniest blood vessels?Neuroscientists agree that the brain is rather small, compared to the liver for instance.On average, an adult human brain weighs ~2% of the body mass, yet its metabolism accounts for 50% of total body glucose consumption.The cardiac output directed to the brain is 15 to 20% in healthy adults ( 1 ), meaning that about 20% of blood volume expulsed by the heart's left ventricle at each beat contains energy for brain needs.Who is the culprit in such exorbitant expenses?Neuronal activity.Maintaining neuronal excitability and generating action potentials consumes >90% of all energy available to the brain, and brain cells need constant oxygen supply ( 2 ).However, nature did not provide the brain with efficient energy storage.This is where proper cerebral blood flow (CBF) comes into play, since it is the only way for brain cells to obtain oxygen and glucose for producing adenosine triphosphate (ATP).It is also why the adult brain is densely vascularized, with a total capillary length of several hundred kilometers within a 1.5 L volume ( 3 ).Interruptions in CBF, even transiently, have harmful consequences for brain health, either through acute ischemic injuries, such as strokes, or via smaller, more insidious lesions in capillary beds that can lead to dementia ( 4 , 5 ).In this context, it is crucial to better understand the biological mechanisms at play in CBF regulation, from large supply arteries and arterioles down to the finest capillary networks irrigating the neuropil.It is also essential to comprehend what happens to the fine-tuning processes in pathologies that affect the integrity of capillary beds.In an imaging tour-deforce, Bonney et al. ( 6) demonstrate how a precise injury in the capillary network of the mouse brain can have broader effects on CBF by affecting flow through upstream control points in the microvascular tree-a finding with important implications for mechanisms of small vessel disease.Identifying adaptative (and maladaptive) mechanisms is a key step toward the development of therapeutic approaches for neurological disorders involving microvascular dysfunction.The brain vasculature is structurally and functionally complex, highly specialized in many ways ( 7 -9 ) and is tied to a variety of neurological disorders and age-related processes ( 10 ).Before taking a closer look at the new findings by Bonney et al., let's get a bird's eye view of current knowledge on CBF regulation at various scales.Pioneering work reviewed elsewhere ( 11 ) has shown that CBF involves structural and functional ensembles of closely interacting neuronal, vascular, perivascular, and glial cells, as well as signaling pathways ensuring intercellular communication.In simple terms, the phenomenon of neurovascular coupling (NVC), as classically defined, involves CBF elevations in response to elevations in neuronal activity in local brain regions "in order to match" the metabolic needs of neurons ( 8 ).Why the quotation marks?Because this statement is either wrong or overly reductionist.First, there is no determinism in CBF regulation, but a rather poorly matched vasodilation and unconfined blood delivery (also known as functional hyperemia) to

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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