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Enregistrement W4416842357 · doi:10.1186/s40478-025-02183-w

MRI investigation of orientation-dependent changes in microstructure and function in a mouse model of mild traumatic brain injury

2025· article· en· W4416842357 sur OpenAlexafffund
Amr Eed, Jake Hamilton, Xiaoyun Xu, Nicole Geremia, Corey A. Baron, Ravi S. Menon, Arthur Brown

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesPeer Reviewed Alzheimer’s Research ProgramCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésWhite matterTraumatic brain injuryDiffusion MRIKurtosisNeuroimagingMagnetic resonance imagingThermal diffusivityRotation (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While neuroimaging studies have revealed notable white matter damage following mild traumatic brain injury (mTBI), the specific tracts and brain regions affected vary widely across studies. Here, we explored whether the spatial orientation of white matter tracts influences susceptibility to repeated mTBI, predicting that tracts oriented orthogonal to the axis of rotation of the head during impact (within the plane of rotation) would exhibit the most damage. Using a model of repeated rotational mTBI in mice, we acquired advanced diffusion MRI (diffusional kurtosis imaging using oscillating gradient encoding) and resting-state functional MRI (fMRI) data at baseline and 1-week post-injury. Consistent with our prediction, while both diffusivity and diffusional kurtosis decreased in the white matter of injured mice, only diffusional kurtosis revealed microstructural changes confined to tracts oriented orthogonal to the right-left axis of rotation. In addition, both region and subregion analyses showed functional connectivity (FC) deficits between regions connected via tracts running orthogonal to the rotation axis. The orientation-dependent changes in imaging metrics were validated by histopathological analyses. Females showed greater microstructural changes than males using diffusion MRI following injury, while no sex differences were detected by fMRI. Interestingly, the region-specific and subregion-specific FC analyses showed overlapping but non-identical changes in FC suggesting the utility of using both coarse and fine levels of brain parcellation for FC analyses in mTBI. These findings suggest that mTBI imaging studies may benefit from the consideration that damage after mTBI will predominate in tracts that are oriented orthogonal to the axis of rotation produced by the impact and that diffusivity and diffusional kurtosis as well as region and subregion-specific fMRI analyses can detect these changes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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