Minimally-Invasive Imaging of Sublingual Vessels—A New Method to Study Microvascular Changes in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis causes profound microcirculatory dysfunction, where heterogeneous capillary perfusion and abnormal vasomotion contribute to tissue hypoxia and organ failure. Sublingual videomicroscopy is established in large animals and humans to monitor these alterations, but this approach has not been applied in murine models. We developed a method to assess sublingual perfusion and vasomotion in mice using sidestream dark field (SDF) videomicroscopy. Male C57BL/6 mice were anesthetized, and sublingual vessels were imaged for 90 min. Perfusion and vasomotion parameters were assessed, and a Fast Fourier Transform was performed on vasomotion data to characterize the frequency components of rhythmic microvessel diameter changes. Another group of animals was administered lipopolysaccharide (LPS) intraperitoneally as a model of systemic inflammation in sepsis. LPS-treated mice exhibited a significant decline in the proportion of perfused vessels at 90 min and in the microvascular flow index. Very low-frequency vasomotion (0.005-0.15 Hz) declined in controls but was preserved during endotoxemia, suggesting an active microvascular tone response to inflammatory stress. This study establishes the first murine protocol for sublingual SDF imaging, allowing early detection of perfusion deficits and vasomotor changes in experimental sepsis. The minimal-invasive approach offers a translational platform for mechanistic and therapeutic studies in sepsis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».