Spatial distribution of hyperpolarized [1-13C]pyruvate MRI and metabolic PET in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magnetic resonance imaging (MRI) of hyperpolarized (HP) [1-13C]pyruvate is a promising method for measuring cerebral energy metabolism in vivo. The substantial increase in signal provided by HP makes it possible to dynamically monitor the conversion of [1-13C]pyruvate to [1-13C]lactate and [13C]bicarbonate. The HP [1-13C]lactate signal is commonly associated with glycolic activity, whereas [13C]bicarbonate, a by-product of the reaction that forms acetyl-CoA, is linked to oxidative metabolism. However, there is compelling evidence that other factors, such as the concentration of monocarboxylate transporters, influence the production of HP [1-13C]lactate. To clarify the processes responsible for producing the topography of HP [1-13C]pyruvate and its metabolites, we spatially correlated group-average HP 13C MRI images with [18F]FDG, [15O]H2O, [15O]O2, and [15O]CO positron emission topography (PET) images from a separate group of 35 age- and sex-matched adults. We found that [1-13C]pyruvate correlated best with cerebral blood volume (CBV), whereas [1-13C]lactate and [13C]bicarbonate were most strongly associated with cerebral blood flow (CBF), glucose consumption (CMRglc), and oxygen metabolism (CMRO2). Neither [1-13C]lactate nor [13C]bicarbonate was correlated with non-oxidative glucose consumption, also known as aerobic glycolysis. These results are consistent with the view that in the healthy brain, the production of [1-13C]lactate reflects overall energy metabolism rather than being specific to glycolysis.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».