Modulating cerebrospinal fluid dynamics using pulsed photobiomodulation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of photobiomodulation (PBM) to enhance brain health, specifically glymphatic drainage and thus neurotoxic waste clearance, may make it a promising therapeutic tool against neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease. MATERIAL AND METHOD: This study investigates whether PBM can modulate cerebrospinal fluid (CSF) flow in 45 healthy young adults. We conducted forehead transcranial PBM (tPBM) and intranasal PBM (iPBM) at the nostril, and measured CSF dynamics using blood-oxygenation level-dependent (BOLD) functional MRI (fMRI). Our data demonstrates 4 min of PBM-induced increases in CSF flow. CONCLUSION AND RESULT: Our data shows that (1) even a short PBM of 4 min can induce a change in CSF dynamics, in the form of an immediate increase in intracranial CSF volume and a reduction in CSF inflow; (2) skin melanin had a significant effect on the CSF response in tPBM, with lighter skin associated with higher responses; (3) both iPBM and tPBM displayed a dose-dependent effect on CSF dynamics in terms of a wavelength-irradiance interaction; (4) intranasal PBM (iPBM) can be used to produce a significant change in CSF dynamics that is equivalent to forehead transcranial PBM (tPBM) with a small fraction of the irradiance. The most likely explanation for the observed fMRI signal changes in CSF regions of interest for both tPBM and iPBM is an increased CSF outflow pressure due to PBM-induced vasodilation that transiently increases intracranial CSF volume and reduces net CSF inflow. IMPACT: This study establishes that PBM can modulate CSF flow in the healthy human brain in real time. This study also suggests that iPBM may be more efficient in CSF modulation due to the proximity to the olfactory system and the lack of melanin dependence. The influence of melanin on tPBM, the feasibility of iPBM and the dose dependence of both will require further investigation in healthy and patient populations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».