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Medição da concentração de glicose no cérebro humano

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Se eu quiser medir a concentração exata de glicose em um cérebro humano, como posso fazer isso? Existe alguma técnica ou ensaio para fazer isso?


É possível usando 13Espectroscopia de RMN C.

Isso foi feito após a infusão de D- [1-13C] glicose em seis crianças saudáveis. Os resultados mostraram que na euglicemia a concentração de glicose é de cerca de 1 micromol / ml.


Fonte: Gruetter R, Novotny EJ, Boulware SD, Rothman DL, Mason GF, Shulman GI, Shulman RG, Tamborlane WV. Medição direta das concentrações de glicose no cérebro em humanos por espectroscopia de 13C NMR. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S. A. 1 de fevereiro de 1992; 89 (3): 1109-12. PubMed PMID: 1736294.


Medição da concentração de glicose no cérebro humano - Biologia

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Fundo

A regulação do metabolismo energético é crucial para garantir a funcionalidade do organismo humano. No entanto, as interações de vários metabólitos de energia e mecanismos neuroendócrinos na regulação do complexo ainda não são completamente compreendidas.

Até o momento, existem várias abordagens teóricas para explicar a regulação do metabolismo energético humano. Dois conceitos tradicionais são chamados de teoria glucostática [1] e teoria lipostática [2], em que a glicose ou os lipídios no sangue, respectivamente, são as quantidades reguladas. O papel decisivo do cérebro na regulação global da complexa homeostase energética de todo o corpo está sujeito às atividades de pesquisa atuais. Estudos sugerem uma prioridade de suprimento de energia cerebral, enquanto todos os órgãos do organismo competem pelos recursos de energia disponíveis [3-7].

A “Teoria do Cérebro Egoísta” fornece uma nova abordagem para explicar a regulação do metabolismo energético de todo o corpo humano [8, 9]. Essa teoria inclui mecanismos regulatórios tanto da teoria glucostática quanto da lipostática e os estende pela posição administrativa do cérebro. O cérebro não é um órgão isolado do organismo, mas, ao contrário, a instância administrativa superior na hierarquia de todos os processos organísmicos. Concomitantemente, o cérebro é um grande consumidor de energia com uma captação de até 20% da glicose total em média diária [10]. Segundo a Teoria do Cérebro Egoísta, o cérebro possui dois mecanismos principais para se prover de energia suficiente, de um lado, a regulação da ingestão externa de alimentos e, de outro, a alocação de recursos energéticos intrínsecos da periferia do corpo. Em condições de baixos níveis de energia cerebral, o transporte de glicose através da barreira hematoencefálica parece elevado, conforme indicado pelo aumento dos níveis do conteúdo de fosfato de alta energia cerebral [5]. Consequentemente, o transporte de energia para as lojas periféricas é suprimido. Com baixas concentrações de insulina no sangue, a glicose é alocada para o cérebro, uma vez que o transporte de glicose através da barreira hematoencefálica, em contraste com os órgãos e tecidos periféricos, é principalmente independente da insulina.

Portanto, identificar os mecanismos de controle da homeostase da energia do cérebro é um objetivo principal na obtenção de uma compreensão sistêmica do metabolismo energético geral humano e, assim, fornecer uma visão sobre a regulação patológica [8]. Isso motiva a investigação da ligação estreita entre a atividade cerebral neuronal e as respostas metabólicas sistêmicas do organismo.

No presente estudo, pretendemos obter informações específicas sobre os elementos reguladores do cérebro humano na homeostase energética sistêmica. Portanto, combinamos modelagem matemática e dados experimentais. Em nossa nova abordagem, o comportamento integrativo do metabolismo energético de todo o corpo humano é matematicamente modelado em um sistema dinâmico compacto [11, 12]. Este modelo leva em consideração os papéis centrais do cérebro no que diz respeito à homeostase energética sistêmica. Ou seja, o cérebro é considerado instância reguladora e consumidor de energia. Os fluxos de energia e seus sinais de controle, como fluxos de glicose e sinais hormonais, são integrados no sistema dinâmico. O hormônio periférico insulina é considerado não apenas um sinal local, mas também um sinal chave de feedback para o cérebro [13-15]. Conseqüentemente, no modelo matemático integramos a competição por energia entre o cérebro e a periferia do corpo. Existem vários modelos matemáticos do metabolismo da glicose humana, por exemplo, [16-22]. No entanto, em nossa nova abordagem, formulamos o conteúdo de energia cerebral em termos de níveis de fosfato de alta energia compreendendo metabólitos de energia que emergem de vários substratos de fornecimento de energia, como glicose e lactato. A novidade de nossa abordagem reside na combinação de um modelo matemático centrado no cérebro com dados experimentais de um grampo euglicêmico-hiperinsulinêmico para revelar informações sistêmicas do metabolismo energético do cérebro. Nossa abordagem inclui um novo método de estimativa de parâmetro para revelar as principais características da regulação de energia.

Uma relação próxima entre a homeostase da energia do cérebro e o metabolismo da glicose sistêmica foi sugerida várias vezes, por exemplo, [7, 23, 24]. Em um estudo experimental [25], a estreita ligação entre a atividade cerebral neuronal e as respostas metabólicas subsequentes do organismo humano foi investigada pela primeira vez em uma abordagem humana in vivo. A fim de esclarecer os mecanismos subjacentes no contexto deste estudo experimental, resolvemos o problema inverso e identificamos os parâmetros do modelo do sistema dinâmico. Desse modo, pretendemos obter informações específicas sobre a relação entre a atividade cerebral neuronal, a homeostase da energia cerebral e o metabolismo periférico.

Na seção de Materiais e métodos a seguir, descrevemos o estudo experimental na seção Estudo experimental e apresentamos o modelo matemático na seção Modelo de metabolismo energético centrado no cérebro. Os métodos de estimativa de parâmetros são apresentados na seção Identificação de parâmetros e na seção Configuração de identificação de parâmetros. Os resultados da identificação do parâmetro são investigados na seção Resultados. Encerramos com uma discussão e uma breve visão geral na seção Conclusões.


Resultados

A fim de selecionar mudanças evolutivas específicas de humanos, usamos a lista publicada de 22 processos biológicos que mostram evidências de seleção positiva em termos de seus níveis de expressão de mRNA no cérebro durante a evolução humana recente [13]. Em seguida, testamos se a expressão de genes contidos nessas categorias funcionais é alterada na esquizofrenia em maior extensão do que o esperado pelo acaso. Para fazer isso, classificamos 16.815 genes expressos no cérebro em ordem de probabilidade de expressão diferencial na esquizofrenia, usando dados de uma meta-análise de 105 indivíduos perfilados em 4 plataformas diferentes de microarray em 6 estudos independentes [14]. Descobrimos que 6 dos 22 processos biológicos selecionados positivamente são significativamente enriquecidos em genes diferencialmente expressos na esquizofrenia (teste de soma de postos de Wilcoxon, p & lt 0,03, taxa de descoberta falsa (FDR) = 11%), enquanto apenas 0,7 seria esperado para mostrar tal enriquecimento por acaso (Figura 1 Tabela S2 no arquivo de dados adicionais 1 Materiais e métodos). Surpreendentemente, todos os seis desses processos biológicos estão relacionados ao metabolismo energético. Isso é altamente inesperado, dado que havia apenas 7 processos biológicos contendo genes envolvidos no metabolismo energético entre as 22 categorias selecionadas positivamente (Figura 1 Tabela S2 no arquivo de dados adicionais 1). As mudanças de expressão de mRNA observadas na esquizofrenia parecem ser distribuídas de forma aproximadamente igual em relação à direção da mudança, apontando para uma desregulação geral desses processos na doença, em vez de uma mudança coordenada (Tabela S3 no arquivo de dados adicionais 1).

A proporção de processos biológicos que mostram evidências de seleção positiva recente na linhagem humana que é diferencialmente expressa na esquizofrenia. A altura da barra representa o número de grupos GO mostrando evidências de seleção positiva recente na linhagem humana (uma) todos os 22 e (b) os 7 relativos ao metabolismo energético. A tonalidade mais escura de cor representa o número de grupos GO diferencialmente expressos na esquizofrenia entre os 22 ou 7 grupos GO (teste de soma de postos de Wilcoxon, p & lt 0,03, FDR = 11%). Barra esquerda, esperada por acaso barra direita, observada.

Para investigar isso mais a fundo, estudamos diretamente o metabolismo do cérebro no córtex pré-frontal de pacientes com esquizofrenia humana (N = 10) e controles saudáveis ​​(N = 12), bem como em duas espécies de primatas não humanos, chimpanzés (N = 5) e macacos rhesus (N = 6), usando espectroscopia de 1 H NMR (materiais e métodos). Esta abordagem permitiu a medição das concentrações relativas de 21 pequenos metabólitos / grupos de metabólitos distintos em todas as amostras de tecido cerebral estudadas, 20 dos quais puderam ser identificados de forma inequívoca por meio de anotação pública (Tabela 1 e Materiais e métodos). Mesmo com este número relativamente pequeno de metabólitos, observamos claramente diferenças sistemáticas nas concentrações de metabólitos entre os 4 grupos de amostra (Figura 2), que respondem por mais de 43% da variação total (por análise de variância (ANOVA)). Nem diferenças de idade ou sexo entre as espécies (Figura S1 no arquivo de dados adicionais 1), medicação em pacientes com esquizofrenia nem diferenças em post mortem intervalo entre as amostras foi responsável por essas diferenças (materiais e métodos). Assim, os perfis metabólicos do cérebro parecem bioquimicamente distintos entre espécies de primatas intimamente relacionadas como humanos, chimpanzés e macacos rhesus.

Análise de componentes principais dos perfis de abundância de metabólitos em 33 indivíduos. A análise é baseada em 21 metabólitos detectados. Cada ponto representa um indivíduo. As cores indicam: azul, controles humanos pretos, pacientes com esquizofrenia humana roxos, chimpanzés vermelhos, macacos rhesus.

Os processos metabólicos alterados em distúrbios que afetam a função cognitiva específica do ser humano, como a esquizofrenia, podem ser os mesmos que sofreram mudanças evolutivas adaptativas para apoiar essas habilidades. Ao comparar as concentrações de metabólitos entre pacientes com esquizofrenia e indivíduos de controle, detectamos diferenças significativas entre os dois grupos para 9 de 21 metabólitos (t-teste p & lt 0,05, FDR = 11% Tabela 1). Assim, embora nosso estudo seja baseado em um número limitado de metabólitos, esse resultado confirma que o metabolismo cerebral é substancialmente afetado na esquizofrenia. Os metabólitos alterados desempenham papéis importantes no metabolismo energético (creatina, lactato), neurotransmissão (colina, glicina) e metabolismo lipídico / da membrana celular (acetato, colina, fosfocolina, glicerofosfocolina) (Tabela 1). Todos os três desses processos celulares críticos foram implicados na esquizofrenia, por exemplo, através do uso de na Vivo técnicas de espectroscopia de ressonância magnética [15–18].

Se a esquizofrenia afeta o processo biológico que também mudou durante a evolução humana, nossa hipótese prevê que os 9 metabólitos com diferenças significativas de concentração entre pacientes com esquizofrenia e controles normais evoluíram rapidamente na linhagem humana em comparação com os 12 metabólitos não alterados na doença. Para testar essa previsão, medimos as mudanças na concentração nas linhagens humana e de chimpanzé nos dois grupos de metabólitos, usando o macaco rhesus como grupo externo. De acordo com nossa previsão, descobrimos que a proporção dos comprimentos de galhos humanos e chimpanzés na reconstrução da árvore de junção de vizinhos (materiais e métodos) é mais de três vezes maior para o grupo de 9 metabólitos do que para o grupo de 12 metabólitos (2,8 versus 0,8 Figura 3). Esta diferença é estável em relação aos metabólitos e indivíduos usados ​​na análise, e não é devido ao efeito de quaisquer outliers (análise de bootstrap Figura S2 no arquivo de dados adicionais 1 Materiais e métodos). Além disso, para oito dos nove metabólitos afetados na esquizofrenia, a direção da mudança na doença é oposta à direção da mudança na evolução humana (p = 0,04, teste binomial Tabela 1).

Divergência na abundância de metabólitos nas linhagens humana e de chimpanzé. As árvores são baseadas nas medições de abundância de (uma) 9 metabólitos com diferença significativa de concentração entre controles humanos e pacientes com esquizofrenia e (b) 12 metabólitos sem diferença entre esses dois grupos. As árvores foram construídas usando um algoritmo de união de vizinhos.

Ainda assim, essas observações são baseadas em um número bastante pequeno de metabólitos em post mortem as amostras de cérebro e a análise bootstrap não podem descartar um efeito de um artefato sistemático desconhecido. Assim, a fim de testar o resultado usando dados gerados independentemente, medimos a extensão da divergência de expressão de aminoácidos e mRNA em genes envolvidos nos processos biológicos relacionados aos 9 metabólitos significativamente alterados na esquizofrenia e os 12 metabólitos inalterados identificados em nosso estudo. No nível da sequência de aminoácidos, encontramos genes contidos nos termos da Ontologia Genética (GO) associados ao grupo de 9 metabólitos (N = 40) têm divergência significativamente maior entre humanos e chimpanzés do que os genes associados ao grupo de 12 metabólitos (N = 81 p = 0,025, teste de Wilcoxon unilateral (Materiais e métodos). Da mesma forma, comparando os níveis de expressão de mRNA entre cérebros de cinco humanos e cinco chimpanzés (sete desses indivíduos também foram investigados no estudo de metabólitos), encontramos divergência de expressão significativamente maior para genes associados ao grupo de 9 metabólitos do que os genes associados aos 12 -grupo metabólito (p = 0,05, teste de Wilcoxon unilateral Materiais e métodos).

Maior aminoácido ou divergência de expressão gênica podem, no entanto, indicar seleção positiva ou relaxamento da restrição seletiva. A fim de distinguir entre essas duas possibilidades, usamos dados de polimorfismo de nucleotídeos disponíveis publicamente para comparar a extensão do desequilíbrio de ligação (LD) - uma medida indireta, mas imparcial da seleção positiva recente - entre os dois conjuntos de genes [19]. LD reflete a extensão da associação não aleatória de alelos ao longo dos cromossomos e a seleção positiva é conhecida por aumentar o LD em torno da variante selecionada [20]. De fato, descobrimos que os genes associados ao grupo de 9 metabólitos estão associados a regiões LD mais longas do que os genes associados ao grupo de 12 metabólitos (p = 0,016, teste de Wilcoxon unilateral). Além disso, essa tendência pode ser observada em todas as três populações humanas testadas: africanos, chineses e europeus (p = 0,076, 0,104 e 0,018, respectivamente Figura S3 no arquivo de dados adicionais 1 Materiais e métodos). Em contraste, não encontramos nenhuma diferença entre os dois grupos de genes no que diz respeito à taxa de recombinação local - o principal determinante da extensão de LD na ausência de seleção positiva (p = 0,548, teste de Wilcoxon unilateral (Figura S3 no arquivo de dados adicionais 1). Assim, genes associados a metabólitos que são alterados na esquizofrenia e de evolução rápida na linhagem humana apresentam maior sequência de aminoácidos e divergência de expressão entre humanos e chimpanzés, o que pode ser devido à seleção positiva recente em humanos.


Discussão

Aqui, usamos CMRglc (indexação do principal suprimento de energia do cérebro) e lFCD (indexando aspectos da atividade neuroglial) e definimos novas medidas de rPWR (extensão de CMRglc e lFCD simultâneos) e rCST (a extensão em que CMRglc leva lFCD) para estudar as variações em o acoplamento entre CMRglc-lFCD em todas as regiões do cérebro. Mostramos que as regiões do cérebro podem ser classificadas em segmentos principais com características distintas de rPWR e rCST (Fig. 3d) e que as redes de estado de repouso diferem em seus rPWR e rCST (Fig. 2d, e). Especificamente, as redes MV e modo padrão tiveram o rPWR mais alto, enquanto a rede CB teve o rPWR mais baixo. As redes frontoparietais tiveram o rCST mais alto, enquanto as redes MV e CB tiveram o rCST mais baixo. Ao considerar as diferenças individuais, descobrimos que as redes cerebrais eram mais segregadas com base em rPWR e rCST (Fig. 2f) do que com base em lFCD e CMRglc (Fig. 2c), apoiando ainda mais a relevância de nossa abordagem para estudar a especialização funcional do cérebro. Em todas as regiões corticais, rPWR e rCST não foram consistentemente associados com a espessura cortical (Tabela Suplementar 9) e distância cortical (Tabela Suplementar 10), como foram lFCD e CMRglu, sugerindo que cada uma das medidas de rPWR e rCST está relacionada de forma diferente às características anatômicas de diferentes cérebros regiões. Além disso, descobrimos que os índices rPWR e rCST eram distintamente sensíveis aos efeitos da exposição aguda e crônica ao álcool no cérebro e no comportamento.

Houve diferenças notáveis ​​no rCST regional e de nível de rede (Figs. 1h, 2e). Um rCST mais alto pode ser atribuído ao uso de vias metabólicas da glicose menos eficientes (mas rápidas) (por exemplo, glicólise aeróbica) 16,20, ou mesmo uma razão glia-para-neurônio mais alta no neocórtex 34. Na verdade, nossa estimativa de rCST regional (Fig. 1h) teve boa correspondência com a distribuição previamente relatada de glicólise aeróbia (responsável por cerca de 10% da glicose metabolizada pelo cérebro adulto) 16, que destaca dorsal medial frontal, precuneus, cingulado posterior e regiões frontais laterais (ver Tabela complementar 2). Muitos casos na literatura atribuem maior gasto energético ao alto metabolismo regional da glicose 34,35. Aqui, fornecemos uma abordagem para quantificar o custo energético com base no metabolismo regional da glicose, enquanto contabilizamos a atividade subjacente em relação ao resto do cérebro (rCST), e expandimos a pesquisa anterior que avaliou o custo metabólico no nível neuronal 36. RCST mais baixo em regiões como o CB (Fig. 1h e Tabela Suplementar 2) pode ser atribuído a uma proporção regional mais alta de fosforilação oxidativa para glicólise aeróbica 16 ou uso de fontes de energia diferentes da glicose, como corpos cetônicos. Notavelmente, o CB mostra os níveis mais altos de metabolismo de acetato (quando os níveis de acetato no plasma estão aumentados) 30 e também tem a razão glia-neurônio mais baixa, ambos os quais poderiam contribuir para seu rCST de baixa glicose 37. Dentre as redes em repouso, as redes MV e modo default apresentaram os maiores rPWR (Fig. 2d). Embora ambas as redes estejam entre as redes de estado de repouso mais ativas (por exemplo, conforme encontrado por análise de componente independente) 38, rPWR mais alto nessas regiões confirmam que essas redes também são metabolicamente exigentes. Descobrimos que todas as redes de repouso testadas 33 podem ser diferenciadas com base nas medidas rPWR ou rCST (Fig. 2d-e pFWE & lt 0,05, Sidak). Isso sugere que as redes funcionais de estado de repouso têm assinaturas energéticas distintas que são, em princípio, consistentes com sua especialização funcional.

A análise de contraste indicou que a maior parte do córtex tinha rCST diferente em comparação com rPWR (aproximadamente 54% dos voxels de matéria cinzenta, pFWE & lt 0,01, tamanho do cluster corrigido). No entanto, as diferenças mais pronunciadas foram nos córtices visuais com rPWR mais alta do que rCST e nas regiões límbica e temporal com rCST mais alta do que rPWR (ver Fig. 3a e Tabela Suplementar 3). Também houve diferenças notáveis ​​em rPWR e rCST entre as regiões (Fig. 2, Tabela Suplementar 8). Diferenças significativas na rPWR regional indicaram que as regiões cerebrais variam no nível de atividade concorrente e metabolismo em repouso (Fig. 1g, Fig. 3 suplementar). Há evidências de que a sinalização glutamatérgica é um contribuinte significativo tanto para o disparo neuronal quanto para o metabolismo regional da glicose em repouso 39,40, portanto, postulamos que variações na liberação de glutamato em repouso podem contribuir para diferenças na rPWR entre as regiões cerebrais. O baseado em dados kA abordagem de agrupamento de meios mostrou que as regiões do cérebro podem ser divididas em segmentos principais com base em seus rPWR e rCST. O segmento frontoparietal (amarelo Fig. 3b, d) é composto de regiões principalmente associadas a habilidades cognitivas de ordem superior (por exemplo, inteligência fluida) 41. Essas regiões são metabolicamente caras, o que de acordo com suas necessidades funcionais pode envolver o uso de vias metabólicas mais rápidas (mas ineficientes), como a glicólise aeróbica, ou pode refletir um maior envolvimento (ou densidade) de células gliais de suporte. Também foi postulado que a glicólise aeróbia desempenha um papel importante na plasticidade sináptica e na remodelação 20. Por exemplo, a formação hipocampal está entre as regiões com a maior plasticidade sináptica 42. Embora o hipocampo tivesse rCST e rPWR significativamente mais baixos em relação ao resto do cérebro (Tabelas Suplementares 1, 2), ele tinha rCST mais alto do que rPWR (Fig. 3a, Tabela Suplementar 3), o que é consistente com as necessidades energéticas do hipocampo para suportar altas taxas de neurogênese e plasticidade sináptica 42,43.

Apesar do crescente interesse na segmentação cerebral multimodal na saúde 44 e na doença 45, a maioria das abordagens tem se concentrado na identificação de fronteiras regionais usando semelhanças estruturais e padrões de conectividade anatômicos e funcionais 46. De uma perspectiva baseada em dados, aqui expandimos os estudos anteriores, incorporando informações da energética do cérebro e classificando o cérebro em segmentos principais com base em rPWR e rCST. Mostramos que as áreas relacionadas ao processamento visual tiveram rPWR mais alta, mas rCST mais baixa (segmento vermelho Fig. 3b, d). Essa observação é consistente com o sistema visual sendo altamente ativo, mas também contando com um metabolismo oxidativo eficiente, resultando em um rCST relativamente mais baixo 47. Além disso, nossos dados mostraram que as redes MV, pólo occipital e lateral-visual mostram rCST cada vez mais alta e rPWR cada vez mais baixa, respectivamente (Fig. 2d-f, pFWE & lt 0,05, Sidak). Trabalhos anteriores sugeriram que a VM, o pólo occipital e as redes visuais laterais estão associadas a funções cognitivas de ordem cada vez mais elevada, respectivamente 33, o que sustenta que as funções de ordem superior têm rCST mais alta. Da mesma forma, aumentos no rCST foram observados do CB, para o sensoriomotor e redes de controle executivo (Fig. 2d-f, pFWE & lt 0,05, Sidak), que foi consistente com as mudanças de segmentos verdes (cerebelar-límbico) para azuis (sensório-motor) na Fig. 3b-d. Nossos dados sugeriram que a evolução das redes em direção às funções de ordem superior ao longo de uma direção "motora" (de CB para sensório-motor e controle executivo) ou ao longo de uma direção "visual" (de MV para o pólo occipital e lateral-visual) está associada a aumenta em rCST (Fig. 2f).

É importante notar que os valores de rPWR e rCST são relativos ao resto do cérebro com a suposição de que CMRglc indexa o fornecimento de energia de glicose (entre outros substratos de energia) e que as flutuações regionais síncronas no sinal BOLD são proporcionais à atividade local, cada um capturando um fração do gasto energético e da atividade neuroglial, respectivamente. O uso de CBF (PWI) e fALFF como índices alternativos de suprimento metabólico e atividade neuronal resultou em rPWR e rCST que tiveram uma forte concordância com aqueles obtidos com CMRglc e lFCD (Resultados Suplementares, Figuras Suplementares 6, 7), apoiando ainda mais a generalização de essas métricas (consulte também a discussão complementar sobre lFCD e fALFF). No entanto, não podemos descartar que as limitações inerentes em imagens de PET e MRI (por exemplo, heterogeneidade espacial em tSNR) podem, até certo ponto, afetar as diferenças regionais em rPWR e rCST. Observamos que rPWR e rCST não parecem amplificar os efeitos de tSNR nas modalidades fMRI e FDG-PET (Resultados Suplementares, Tabelas Suplementares 11, 12 e Fig. 8 Suplementar). As redes visuais mostraram diferenças significativas em rCST e em rPWR (Fig. 2d, e), mas tinham tSNR de intervalo médio a alto em ambas as modalidades (Tabelas Suplementares 11, 12), sugerindo que as diferenças em rPWR e rCST nas regiões visuais são não relacionado principalmente ao ruído de medição. Espera-se que as propriedades morfométricas das regiões do cérebro sejam consistentes com suas necessidades funcionais e energéticas 48. Descobrimos que a espessura cortical média e a distância cortical (ver Métodos) em várias regiões foram associadas positivamente com rCST e rPWR (p & lt 0,05, Bonferroni, Tabelas Suplementares 9, 10). Pode-se esperar que a distância cortical mais alta (ou espessura) seja consistente com maior atividade e necessidades energéticas, particularmente para regiões com conectividade remota significativa. Curiosamente, a distância cortical e rCST foram associados nos córtices entorrinal, orbitofrontal lateral e temporal inferior, que estão entre as regiões implicadas na doença de Alzheimer 49,50. No entanto, a relevância desses achados morfológicos ainda precisa ser determinada. Nosso trabalho se limita a avaliar a demanda de atividade e o suprimento metabólico de uma perspectiva estática, mas o trabalho futuro deve envolver o estudo de mudanças dinâmicas em rPWR e rCST devido a interações fisiológicas 51 ou circadianas 52 com a função cerebral, usando imagens simultâneas de atividade neuronal (por exemplo, medidas da função glutamatérgica ou lFCD) e suprimento metabólico cerebral (por exemplo, CMRglc ou CBF 53,54).

Encontramos mudanças regionais significativas e diferenças em rPWR e rCST devido à exposição aguda e crônica ao álcool (Fig. 4e-f). Nós interpretamos rPWR menos regional em HD (por exemplo, tálamo e regiões frontais mediais) para refletir os efeitos tóxicos da exposição a longo prazo ao álcool nas células neuronais e gliais, levando à redução da atividade e do metabolismo da glicose. As diminuições na rPWR com álcool agudo, que foram predominantemente observadas no córtex visual, provavelmente refletem a interrupção do processamento visual associada à intoxicação por álcool 55,56 (Tabelas Suplementares 14, 16). Aumentos na rPWR podem indicar fenômenos compensatórios com atividade / metabolismo elevados 32, por exemplo, durante a intoxicação no tálamo, ou como resultado do uso crônico de álcool no CB e (segmento medial posterior de) pré-cuneus (Tabelas Suplementares 14, 16). O córtex visual teve as diminuições mais significativas na rCST durante a intoxicação por álcool, o que é consistente com estudos anteriores mostrando que essa região do cérebro teve os maiores decréscimos no metabolismo da glicose e um dos maiores aumentos no metabolismo do acetato durante a intoxicação 9,30. Menos rCST em regiões corticais e cerebelares em HD pode indicar dependência prolongada de corpos cetônicos 30 ou perda de células gliais 57, enquanto rCST mais alta de áreas visuais em HD do que LD pode indicar uma taxa aumentada de glicólise aeróbica devido a mecanismos de reparo 58 (Tabelas Suplementares 13 , 15). No entanto, pesquisas futuras são necessárias para confirmar essas especulações. Em relação ao lFCD, CMRglc e rCST, menos rPWR foi associado a uma maior experiência subjetiva de álcool na ínsula (Tabela Complementar 17), sugerindo que as alterações simultâneas na atividade (BOLD) e no metabolismo da glicose nesta região límbica fornecem marcadores relevantes do álcool subjetivo experiência 59. Também encontramos evidências de que rCST (em relação a lFCD, CMRglc e rPWR) no lóbulo parietal inferior estava positivamente associado ao desempenho em tarefas cognitivas em HDs (Tabela complementar 18). Embora a atividade nas regiões parietais tenha sido anteriormente relacionada à inteligência 60, nossos resultados sugerem que as necessidades energéticas (ou seja, rCST) nas áreas parietais contribuem para as diferenças individuais no desempenho cognitivo na DH.

O álcool agudo alterou as características de distribuição global de rPWR e rCST, aumentando sua assimetria em direção a valores positivos, onde um maior número de regiões apresentaram simultaneamente alto metabolismo e altos níveis de atividade. Esta observação é consistente com um acoplamento aumentado entre o metabolismo da glicose e a atividade local síncrona para as regiões de alto funcionamento após a intoxicação. Foi demonstrado que as células gliais, mas não os neurônios, são principalmente capazes de metabolizar o acetato 61, portanto, a dependência das células gliais no metabolismo do acetato após a intoxicação pode resultar em um acoplamento mais forte entre a atividade neuronal e o metabolismo da glicose. A diminuição da curtose de rCST (caudas de distribuição mais longas) de PLC para ALC indicou que houve aumentos no número de voxels cerebrais com rCST mais alto e rCST mais baixo. Essa observação é consistente com os achados de que as reduções regionais no metabolismo da glicose durante a intoxicação não são homogêneas e refletem, em parte, baixa a alta dependência do metabolismo do acetato nas regiões 30. A exposição crônica ao álcool também alterou a distribuição relativa de rCST e rPWR (Fig. 3g). Descobrimos que o LD tinha mais voxels associados ao rPWR mais alto e ao estado de energia rCST mais baixo (maior eficiência) do que o HD, enquanto o padrão oposto foi visto no rCST mais alto e no estado rPWR mais baixo (Fig. 4g). Apesar das diminuições globais no metabolismo da glicose em HD em comparação com LD (Fig. 4a-d), nossos dados indicaram que o cérebro em HD é desviado para estados energéticos menos eficientes (indicados por rPWR e rCST), mas estudos futuros são necessários para investigar os mecanismos que poderia contribuir para este estado relativamente ineficiente de utilização de energia (incluindo o papel da inflamação 62).

As associações entre a demanda de atividade e o suprimento metabólico no cérebro são importantes para estudar a função cerebral 20,22,23 e doenças 24. Em princípio, a demanda e o suprimento de energia no cérebro são combinados (com certas exceções, como a produção de calor 63 ou lactato 64). No entanto, nossas medidas de demanda de atividade (ou seja, lFCD) e fornecimento metabólico (ou seja, CMRglc) apenas capturam aspectos específicos dos processos de demanda e fornecimento no cérebro, tornando sua incompatibilidade não apenas possível, mas também informativa. Condições como a exposição ao álcool 30 ou sono 21 são conhecidas por impactar o metabolismo da glicose no cérebro devido ao uso de fontes alternativas de energia (por exemplo, acetato) ou mudanças nas vias metabólicas da glicose ativa (glicólise aeróbica versus metabolismo oxidativo). No entanto, sem levar em conta a atividade cerebral subjacente, as mudanças no metabolismo da glicose são difíceis de interpretar. Para quantificar as mudanças relativas na associação entre duas modalidades, aqui propomos duas novas métricas de rPWR e rCST que são livres de unidades e são generalizáveis ​​para medidas de atividade cerebral e fornecimento de energia. Essas métricas quantificam o quão bem duas modalidades que medem aspectos da demanda de atividade (como lFCD) e o suprimento metabólico de aspectos (como CMRglc) são simultaneamente altos ou baixos (ou seja, rPWR) e em que medida um excede o outro (ou seja, rCST) em uma região específica em relação ao resto do cérebro. De outra perspectiva, rPWR poderia ser pensado como um índice de concorrentes intensidade das duas modalidades, enquanto rCST é um índice de incompatibilidade entre as duas modalidades. Uma vez que rPWR e rCST são relativos, eles não são sensíveis a mudanças globais em qualquer uma das duas modalidades (por exemplo, níveis de metabolismo da glicose como na exposição aguda ou crônica ao álcool, Fig. 4), e podem ser úteis para mapear e rastrear as associações entre marcadores específicos de demanda de atividade e suprimento metabólico sob diferentes condições fisiológicas (por exemplo, sono), estados farmacológicos (por exemplo, intoxicação por álcool) ou estágios da doença (por exemplo, doença de Alzheimer). A análise das diferenças individuais mostrou uma segregação clara de diferentes redes cerebrais com base em rPWR e rCST (Fig. 2f) em relação a lFCD e CRMglc (Fig. 2c). We found that rPWR and rCST are robust and generalizable to other measures of activity demand and metabolic supply (e.g., fALFF and CBF, Supplementary Figs. 6, 7) and do not appear to amplify the effects of measurement noise on lFCD and CMRglc (Supplementary Tables 11, 12). Analysis of the whole-brain distribution of rPWR and rCST characterized alterations in the lFCD-CMRglc coupling during acute alcohol exposure and showed that prolonged alcohol use may shift the brain toward less efficient energetic states. More importantly, we found that rPWR and rCST (relative to lFCD and CMRglc) were significantly and distinctly related to behavioral effects of acute and chronic alcohol exposure, further supporting their utility for capturing meaningful (and possibly unique) aspects of brain function. Thus, we propose rPWR and rCST as new multimodal metrics to study the energetic economy of brain networks 65 throughout the lifespan and to monitor the effects of drugs and diseases on the human brain.


Delivery of Insulin to the Brain

In multiple studies and several species (including humans), CSF has been used as a surrogate for brain ISF. Recent findings, however (vide infra), underscore that the composition of CSF measured in the cerebral ventricles or the subarachnoid space of the cisterna magna or lumbar spine is quite different from brain ISF. CSF contributes one component to brain ISF, and solute transport across the BBB provides another (Fig. 1). The relative contribution of these two potential routes for allowing peripherally produced insulin access to brain ISF is unknown. Studies in both experimental animals and humans uniformly indicate that a large gradient exists between plasma and CSF insulin concentrations in healthy individuals, with plasma concentrations being 10- to 20-fold higher (31–33) and this gradient being even greater in obese humans (33). Analogous findings are reported (34) for the leptin plasma/CSF gradient, suggesting that the transport of both proteins into CSF is quite restricted under healthy conditions and is further impaired by insulin resistance. Such findings raise the question of whether impaired systemic insulin delivery to CSF could contribute to impaired feeding behavior, dysregulation of hepatic and adipose tissue metabolism, and increase the risk for cognitive decline seen in type 2 diabetic and insulin-resistant patients (20). Clearly, this would only be the case if insulin delivery via CSF is a major contributor to the overall movement of insulin into brain ISF. The very low CSF insulin concentrations seen in healthy fasting humans (typically <10 pmol/L) are not sufficient to initiate significant IR activation, assuming that the IR in the CNS has kinetic properties similar to those found for IR in peripheral tissues. Equally striking in this regard are the results of kinetic studies in dogs (35) and humans (32) showing that the transit of insulin from plasma to CSF under hyperinsulinemic euglycemic clamp conditions is very slow. Even after 4 h of pharmacologic elevations in plasma insulin levels, CSF insulin concentrations remain below typical fasting plasma insulin levels (32). Such slow transport of insulin to the brain via the CSF circulation would render insulin an unlikely satiety signal.

The potential pathways for insulin entry into brain ISF. The arterial and CSF insulin concentration is typical of that found in peripheral blood and in human lumbar CSF in postprandial healthy humans. The brain microvascular endothelial cell (BMEC) insulin concentration is estimated based on the observed ability of aortic endothelial cells to concentrate insulin (55).

Kinetic studies also demonstrate that insulin movement from plasma to CSF involves a saturable transport system (35) that is decreased in several insulin-resistant states (36–38). It is not known whether the IR is involved in moving insulin from blood to CSF during CSF formation by the choroid plexus, or whether the observed saturation results from the limited capacity of the more promiscuous transporter, megalin. This protein is known to mediate leptin transport across the choroid plexus (39) and can mediate insulin transport across the renal tubular epithelial cells (40). Mathematical modeling based on the transit time of radioactive insulin from plasma to the cisternal CSF in dogs suggests an intermediate compartment between plasma and cisternal CSF. Whether that compartment is between the blood-CSF barrier or simply reflects the mixing and flow through the ventricular system is unknown (41).

Given the above issues, it is important to consider recent data that clarifies the relationship between the CSF, as found in the cerebral ventricles or the subarachnoid space of the spinal cord, and the brain ISF. In an elegant study, Iliff et al. (42) injected several fluorescent markers of varying weight into the lateral ventricles of mice and traced their movement over time to examine their penetration into brain tissue. They identified a paravascular pathway involving the Virchow-Robin space, whereby CSF produced by the choroid plexus in the ventricles first passes through the third and fourth ventricles and eventually enters the cisterna magna (see Fig. 1 in Iliff et al. [42]). From there, it enters the subarachnoid space and subsequently accesses the Virchow-Robin space, and this para-arteriolar pathway brings CSF into contact with the blood vessel wall down to the level of the microvasculature. At this interface, water, nutrients (e.g., glucose, amino acids), electrolytes, and other solutes (e.g., possibly insulin) that cross the BBB now mix with CSF. The solutes from this admixture enter the ISF of the brain by passing through glial foot processes from astrocytes that line the Virchow-Robin space (Fig. 2). These foot processes act as filters that can restrict the entry of very large molecular weight solutes from brain ISF. Iliff et al. (43) suggest that the paravenous space also functions to clear waste from the brain interstitium, which is analogous to the lymphatic system in peripheral tissues. Insulin added to the CSF at the blood-CSF barrier in the choroid plexus will traverse the CSF circulation slowly as part of the bulk flow of CSF. In humans, CSF is made at a rate of ∼700 mL/24 h, with a total of ∼130 mL CSF being present in the brain at any time. Considering the relatively low insulin concentrations present in either the ventricular or lumbar subarachnoid CSF (see above), it can be estimated that the CSF circulation could only deliver insulin to the brain parenchyma (on a per gram of tissue basis) at a rate ∼1/600th the rate of delivery to skeletal muscle or adipose tissues and <1/30,000th the rate of delivery to the liver. This, of course, has implications for the body of work described above, in which insulin is infused into the CSF. Certainly, adding high doses of insulin to the CSF will greatly raise CSF and eventually brain ISF insulin levels, which may account for the reported effects of ICV-infused insulin on peripheral glucose and fat metabolism.

Pathways for insulin delivery to brain ISF. This figure depicts a longitudinal section of a capillary, with blood and CSF flowing from left to right. The tight junctions (blocks) and adherens junctions (ovals) between endothelial cells in the brain vasculature prevent paracellular transport through the endothelial layer. Insulin is in CSF at concentrations 5–10% of those in plasma. Insulin transported across the endothelium would mix with the small amounts entering via CSF in the Virchow-Robin space, and the mixture could then enter brain ISF. The astrocytes act as the final sieve for insulin before entry into the brain ISF. The mechanisms regulating transendothelial insulin transport in brain microvasculature are unknown.

A few studies in rats have attempted to measure brain ISF insulin concentration using microdialysis. These studies detected very low fasting insulin concentrations in the hypothalamus, which increased significantly 30–60 min after a meal or peripheral insulin infusion, a rise more rapid than that seen in CSF (44,45). Whether these measurements truly reflect ISF or a combination of ISF, CSF, and vascular leakage in the region of the acutely placed microdialysis catheter is uncertain. These concerns, as well as the technical limitations that affect microdialysis measurements of large molecules (46), have limited the use of this method.

While the majority of work addressing insulin access to brain tissue has used CSF as a surrogate for brain ISF, some studies (47) have directly examined the “tissue content” of radiolabeled insulin in either brain sections or tissue samples as a function of time after intravenous injection in mice. These latter studies do not discriminate between insulin delivered via the choroid plexus (CSF circulation) and insulin delivered directly across the BBB to specific nuclei. In addition, these studies have not been conducted in a fashion that allows estimation of the brain ISF insulin concentration rather, they report on radioactivity in specific regions. Such studies have indicated that intravenously administered insulin reaches many areas of the brain seemingly quickly, and appears to most readily penetrate the hypothalamus, the pons/medulla, and the hippocampus (48). Considering the possible direct movement of insulin across the BBB, investigators have also demonstrated that insulin binds to isolated brain microvessels with high affinity, which is consistent with participation by the IR (49) and that there is little, if any, degradation of insulin incubated with brain microvessels. Consequently, whether the rapid access of radiolabeled ( 125 I) insulin to the brain parenchyma simply reflects insulin binding to endothelial cells in the brain microvasculature, its uptake by the endothelial cell, or its actual delivery to the brain ISF is not resolved by these studies. This notwithstanding, these findings with 125 I-insulin suggest that transit across the BBB may be the preferred route of insulin entry into the brain. However, if this is the case, it appears fair to say that we know virtually nothing about the cell biology of this process and how it might—or might not—be regulated. This would appear to be an important area for future investigation. Whether the primary route for insulin transfer from the plasma to the brain ISF happens at the BBB throughout the brain, or is restricted to the choroid plexus and CSF, it is likely that the endothelium is involved.

We have been working to unravel aspects of the kinetics, cell biology, and regulation of insulin transport by endothelial cells from peripheral vessels (50). That transport appears to involve an insulin-regulated vesicular trafficking process requiring caveolae. It begins with insulin binding to its receptor (or at high insulin concentrations, the IGF-1 receptor) (51). In aortic endothelial cells, the IR is associated with caveolae, and the knockdown of caveolin-1 (the principal structural protein of caveolae) or chemical disruption of caveolae interferes with endothelial cell insulin transport (52). Likewise, interfering with insulin action in the endothelial cell by inhibiting signaling through the PI3 kinase, Src kinase, or MAP kinase pathway impedes endothelial cell insulin uptake (53). Perhaps importantly, transport activity appears negatively impacted by insulin resistance (54). It will be of great interest to see whether the brain endothelium behaves in a similar fashion.

In closing, it is interesting to consider that this question of how insulin reaches targets within the CNS may be part of a larger question of how a host of peptides synthesized in the periphery navigate this voyage. Peptides such as leptin, GLP-1, ghrelin, cholecystokinin, and others each act centrally, and must reach brain ISF to exert their specific effects. It will be fascinating to unravel just how this occurs for insulin and these other peptides.


Significado clínico

Glucose testing is used to determine if an individual has hyperglycemia or hypoglycemia. A high fasting glucose level (≥126 mg/dL) and/or a high HbA1c level (>6.5%) might indicate that an individual has diabetes mellitus.

HbA1c is a reliable method of monitoring long-term diabetes mellitus control it determines the average blood glucose level of an individual during a period of approximately 3 months. Normal values range from 4.0% to 6.0%. Results of a study 2 have shown the strong linear relationship between average blood glucose levels and HbA1c níveis. Current American Diabetes mellitus Association guidelines recommend that a HbA1c test be performed at least twice yearly on patients who are meeting treatment goals and who have stable glycemic control or quarterly in patients whose therapeutic regimen has changed or who are not meeting glycemic goals. The use of point-of-care testing for HbA1c allows for more timely decisions on therapy changes and has been shown 2 to result in tighter glycemic control. A HbA1c level of less than 7% has been shown to reduce the microvascular, retinopathic, and neuropathic complications of diabetes mellitus.

An estimated average glucose (eAG) can be calculated from the A1C reported value using the equation eAGmg/dl = 28.7 × A1C− 46. 3 However, this information should be used carefully because the results of another study 4 showed that the relationship between average plasma glucose and HbA1c can differ substantially depending on the glycemic control of the population studied and the red blood cell lifespan. 4 If the red blood cell lifespan is decreased because of another disease state, such as hemoglobinopathy, the hemoglobin has less time to become glycosylated as a result, the glycosylated hemoglobin level will be lower. HbA1c results from patients with hemoglobin sickle cell (HbSS) disease, hemoglobin C (HbC), and sickle cell–hemoglobin C (HbSC) disease must be interpreted with caution. Using 2 of the following test results on subsequent days, a diagnosis of diabetes mellitus may be made: hemoglobin A1c level of greater than 6.5%, a fasting plasma glucose level of 126 mg/dL or greater, oral glucose tolerance test (OGTT) results with a 2-hour post-load (75-g glucose load) level of 200 mg/dL or greater, or symptoms of diabetes mellitus plus a random plasma glucose level of 200 mg/dL or greater.


Measurement of glucose concentration in the human brain - Biology

In a study of the effects of cell phone usage on brain cell activity, NIH scientists and their colleagues at the U.S. Department of Energy’s Brookhaven National Laboratory found that 50 minutes of cell phone usage (with the phone muted to avoid confounding effects from auditory stimulation) elevated brain glucose metabolism significantly in the parts of the brain closest to the phone’s antenna. Elevations in glucose metabolism, a measure of brain cell activity, were correlated with the estimated strength of the electromagnetic field emitted by the phone in those regions. The findings are published in the in the February 22, 2011, issue of JAMA.

“Although we cannot determine the clinical significance, our results give evidence that the human brain is sensitive to the effects of radiofrequency-electromagnetic fields from acute cell phone exposures,” said Nora Volkow, the study’s lead author.

Discrepancies among studies on the effects of RF-electromagnetic fields (RF-EMF) from cell phones on the human brain highlight the need for additional research. Prior studies of the acute effects of cell phone use on human brain function, including measurements of cerebral blood flow monitored by positron emission tomography (PET), have yielded inconsistent results, which might have reflected, in part, the small sample sizes of such studies (the largest studies had 14 subjects).

Arrow in the left image shows the location in the orbitofrontal cortex in one subject where glucose metabolism was increased during cell phone use. Red and orange areas shows higher brain metabolic activity. On the right is a baseline image with the cell phone turned off, showing lower activity.

The current study, also using PET, provides a more direct measure of brain activity than cerebral blood flow. It uses a radioactively “tagged” form of glucose known as [18F]fluoro-deoxyglucose, or FDG, to measure glucose metabolism in specific regions of the brain.

“FDG is a direct substitute for glucose, the brain’s fuel. Measuring its concentration in the brain gives a highly specific measure of brain cell metabolism, which is a more direct measure of brain activity than measures of blood flow,” Volkow said.

Also, because brain glucose metabolic measures obtained with FDG reflect the averaged brain activity occurring over a 30-minute period, this method can assess the cumulative effects of cell phone exposure on resting brain metabolism, unlike blood flow measures, which isolate a more restricted point in time.

Scientists conducted the study in 47 healthy individuals. All participants had two scans done on separate days. On both days, prior to the scans, two cell phones, one placed on the left and one on the right ear, were used so subjects wouldn’t know which cell phone was active. For one of the days both cell phones were off. For the other day the right cell phone was on but muted while receiving a call from a recorded text. The order of conditions was randomly assigned, and participants did not know when an active phone was being tested.

With the cell phones secured to their heads, the subjects sat in a quiet room, not speaking, with eyes open for 20 minutes prior to being injected with the FDG tracer, and then for 30 more minutes, for a total cell phone exposure time of 50 minutes . RF-EMF emissions were recorded once before the call (background) and every five minutes during the “on” phase to ensure that the call was not terminated. Using computational and photographic methods, the scientists were also able to calculate the relative amplitude of the cell phone’s electric field at every position in the brain.

After the exposure period, the phones were removed and the subjects were placed in the PET scanner for measurements of brain activity.

Resultados

There were no differences in overall brain metabolism between the on and off conditions, but during the on condition, the specific regions of the brain closest to the phone’s antenna showed significant increases in brain glucose metabolism. The regions expected to have the greater absorption of RF-EMF from the cell phone exposure were the ones that showed the largest increases in glucose metabolism.

“The linear association between cell phone-related increases in metabolism and electric field strength suggests that the metabolic increases are secondary to the absorption of RF-EMF from cell phone exposures,” Volkow said. “Further studies are needed to assess if the effects we observed could have potential long-term consequences.”

This research was funded by the Intramural Research Program of the National Institutes of Health (NIH) using infrastructure supported at Brookhaven Lab by DOE’s Office of Science.

For further information or to speak with Nora Volkow, please contact the NIH Press Office: 301-496-5787


More accurate method for blood glucose testing

For diabetics, a quick prick of the finger can give information about their blood glucose levels, guiding them in whether to have a snack or inject a dose of insulin. Point-of-care glucose meters, or glucometers, are also used in the veterinary world to monitor cats and dogs with diabetes or pets hospitalized for other reasons. In both cases, the device's readout can literally be a matter of life and death.

While glucometers have the advantage of being fast and requiring only a small drop of blood, they are not as accurate as some other methods of measuring blood glucose. In a new study, researchers from the University of Pennsylvania School of Veterinary Medicine have found a way of obtaining more accurate measurements from glucometers: by using blood plasma or serum rather than whole blood.

Their findings, reported in the Journal of the American Veterinary Medical Association, have already resulted in changes in practice at Penn Vet's Ryan Hospital and may inspire an investigation into whether the same should hold true for human patients who rely on glucometers to monitor their blood glucose levels.

'It's a simple study, but it has changed the way we do things,' said Rebecka Hess, senior author on the work and a professor of internal medicine at Penn Vet.

Hess collaborated on the work with fellow Penn Vet scientists Barbara S. Tauk, the study's lead author and a clinical studies resident Kenneth J. Drobatz, director of emergency services and chief of critical care and Koranda A. Wallace, formerly a lecturer in the Department of Pathobiology.

'It's widely known that glucometer readings come with a degree of inaccuracy, and until now we've just lived with it,' Hess said.

To find a better way of maintaining the glucometer's conveniences while improving its accuracy, the Penn team assessed cats and dogs treated at Ryan Hospital. With their owners' consent, animals that were going to have blood drawn for another purpose were enrolled in the study. The researchers obtained 96 blood samples from 80 dogs and 90 blood samples from 65 cats.

Normally, glucometers are used to measure glucose on whole blood, but the researchers wanted to try measuring glucose on blood plasma and blood serum as well. Blood plasma is what's left of blood after removing the red and white blood cells blood serum is what's left of blood plasma after also removing clotting factors. Both can be obtained by spinning whole blood in a centrifuge for a few minutes.

The researchers tested each sample in both the glucometer and, as a control, a biochemical analyzer. The biochemical analyzer takes about five minutes to render a reading, requires more blood and is more expensive to operate than a glucometer, but its measurement of blood glucose from serum is considered the gold standard of accuracy.

The Penn researchers found that testing either blood plasma or blood serum in the glucometer gave results that were nearly the same as those given by the biochemical analyzer and were more accurate than whole blood.

'The plasma and serum results were very tightly clumped with the results from the gold standard machine,' Drobatz said. 'That gives us a lot of confidence in this method.'

Drobatz said that using a glucometer is preferable to a biochemical analyzer in many cases in the emergency room, when results are needed quickly or when only a very small amount of blood can be obtained in hypoglycemic puppies and kittens.

'The analyzer requires 2 milliliters of blood while the glucometer only needs 0.6 milliliters,' he said. 'That can be meaningful to a small animal or an animal who is already anemic.'

On the power of these results, Ryan Hospital changed its practices to use blood plasma or sera rather than whole blood when measuring blood glucose with a glucometer.

'With technology becoming cheaper and smaller all of the time, I can easily envision people purchasing centrifuges to use at home for this purpose,' Hess said.


Lactate for brain energy

Nerve cells cover their high energy demand with glucose and lactate. Scientists of the University of Zurich now provide new support for this. They show for the first time in the intact mouse brain evidence for an exchange of lactate between different brain cells. With this study they were able to confirm a 20-year old hypothesis.

In comparison to other organs, the human brain has the highest energy requirements. The supply of energy for nerve cells and the particular role of lactic acid (lactate) has been a matter of intense research for many years. A hypothesis from the 1990's postulates, that a well-orchestrated collaboration between two cell types, astrocytes and neurons, is the basis of brain energy metabolism.

Astrocytes produce lactate, which flows to neurons to cover their high energy needs. Due to a lack of experimental techniques, it remained unclear whether an exchange of lactate existed between astrocytes and neurons. The group of Professor Bruno Weber from the Institute of Pharmacology and Toxicology now shows that there is a significant concentration gradient of lactate between astrocytes and neurons.

Lactate transport is dependent on concentration

The entry and exit of lactate into and out of cells of the body is concentration dependent and is mediated by a specific lactate transporter (called monocarboxylate transporter or MCT). A typical property of certain transporter proteins is called trans-acceleration. "MCTs can be imagined as revolving doors in a shopping mall, which begin to turn faster when more people enter or exit," explains Bruno Weber, Professor of Multimodal Experimental Imaging at the University of Zurich. The researchers made use of this property and accelerated the "revolving doors." By increasing the extracellular pyruvate concentration, they stimulated the outward transport of lactate. Interestingly, lactate levels only changed in astrocytes but not in neurons. Based on this finding and on results from several control experiments a clear lactate gradient between astrocytes and neurons was confirmed. "Due to the fact that lactate transport by MCTs is a passive transport, such a concentration difference is a necessary condition for a lactate flux to be present," says Bruno Weber.

The scientists utilized a novel fluorescent protein that binds lactate, thereby changing the amount of light released by the fluorescent molecule. This way they could measure the lactate concentration in single cells. "We expressed the lactate sensor in astrocytes or neurons in the brain of anesthetized mice and measured the fluorescence changes with a special two-photon microscope," explains Bruno Weber.

More than 20 years after the formulation of the hypothesis that neurons metabolize lactate, the researchers have made an important step closer to final proof of this hypothesis. Bruno Weber closes by stating that "Numerous brain diseases have been associated with metabolic deficits. This underlines the importance of an accurate understanding of the processes contributing to brain energy metabolism at the cellular level."