Identification of the sensory and motor fascicles in the peripheral nerve: A historical review and recent progress

感觉系统 神经科学 医学 磁共振弥散成像 运动神经 感觉神经 解剖 病理 生物 磁共振成像 放射科
作者
Zhenggang Bi,Meng Xianyu,Laijin Lu
出处
期刊:Neurology India [Medknow]
卷期号:64 (5): 880-880 被引量:6
标识
DOI:10.4103/0028-3886.190241
摘要

The aim of the study was to critically review the clinical approach to distinguish the sensory and motor nerve fascicles of the peripheral nerve system and to explore potential novel techniques to meet the clinical needs. The principles and shortcomings of the currently used methods for identification of sensory and motor nerve fascicles, including nerve morphology, electrical stimulation, spectroscopy, enzymohistochemistry staining (acetylcholinesterase [AchE], carbonic anhydrase [CA] and choline acetyltransferase [ChAC] histochemistry staining methods), and immunochemical staining were systematically reviewed. The progress in diffusion tensor imaging, proteomic approaches, and quantum dots (QDs) assessment in clinical applications to identify sensory or motor fascicles has been discussed. Traditional methods such as physical and enzymohistochemical methods are not suitable for the precise differentiation of sensory and motor nerve fascicles. Immunohistochemical staining using AchE, CA, and ChAC is promising in differentiation of sensory and motor nerve fascicles. Diffusion tensor imaging can reflect morphological details of nerve fibers. Proteomics can reveal the dynamics of specific proteins discriminating sensory and motor fascicles. QDs, with their size-dependent optical properties, make them the ideal protein markers for identification of the sensory or motor nerves. Diffusion tensor imaging, proteomics and QDs-imaging will facilitate the clinical identification of motor and sensory nerve fascicles, help in improving surgical success rates and assist in postoperative functional recovery.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小鲤鱼在睡觉完成签到,获得积分10
刚刚
有故无陨完成签到,获得积分10
1秒前
wrh发布了新的文献求助10
1秒前
张甜完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
momo发布了新的文献求助10
1秒前
杜嘟嘟完成签到,获得积分10
2秒前
欲求得到完成签到,获得积分10
2秒前
潇洒的天与完成签到,获得积分10
3秒前
智胜东方朔完成签到,获得积分10
3秒前
水泥完成签到,获得积分10
3秒前
橘子完成签到 ,获得积分10
4秒前
Thunnus001发布了新的文献求助30
4秒前
Bonlin完成签到,获得积分10
5秒前
晴空完成签到,获得积分10
5秒前
csy完成签到,获得积分10
6秒前
帅气秋凌完成签到,获得积分10
6秒前
Holly完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
Fiona完成签到,获得积分10
7秒前
小满完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
Yi完成签到,获得积分10
7秒前
苏苏苏苏发布了新的文献求助30
7秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
8秒前
8秒前
8秒前
SJK完成签到,获得积分10
8秒前
端庄一刀完成签到 ,获得积分10
8秒前
Cloudy355完成签到,获得积分10
9秒前
共享精神应助霖羊羊采纳,获得10
9秒前
9秒前
zzzy完成签到 ,获得积分10
9秒前
二手的科学家完成签到,获得积分10
10秒前
ZXF完成签到 ,获得积分10
10秒前
LiLi完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7247864
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8870829
关于积分的说明 18713416
捐赠科研通 6926820
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198086
关于科研通互助平台的介绍 2373850
邀请新用户注册赠送积分活动 2172952