Vape flavorants dull sensory perception and cause hyperactivity in developing zebrafish embryos
Notice bibliographique
Résumé
E-cigarette use (vaping) during pregnancy has been increasing, and the potential exists for the developing brain in utero to be exposed to chemical constituents in the vape. Vapes come in over 7,000 unique flavors with and without nicotine, and while nicotine is a known neurotoxicant, the effects of vape flavoring alone, in the absence of nicotine, on brain function are not well understood. Here we performed a screen of vape aerosol extracts (VAEs) to determine the potential for prenatal neurotoxicity using the zebrafish embryo photomotor response (PMR) – a translational biosensor of neurobehavioral effects. We screened three commonly used aerosolized vape liquids (flavored and flavorless) either with or without nicotine. No neurobehavioral effects were detected in flavorless, nicotine-free VAEs, while the addition of nicotine to this VAE dulled sensory perception. Flavored nicotine-free VAEs also dulled sensory perception and caused hyperactivity in zebrafish embryos. The combination of flavor and nicotine produced largely additive effects. Flavored VAEs without nicotine had similar neuroactive potency as nicotine. Similar effects were also seen in embryos exposed to the pure flavoring compound, cinnamaldehyde. Together, using zebrafish PMR as a high throughput translational behavioral model for prenatal exposure, our results demonstrate that e-cigarette flavorants that we screened elicit neurobehavioral effects worthy of further investigation for long-term neurotoxic potential, and also have the potential to modulate nicotine impact on the developing brain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».