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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».