Abstract Flow of cerebrospinal fluid (CSF) through perivascular spaces (PVSs) in the brain is important for clearance of metabolic waste. Arterial pulsations are thought to drive flow, but this has never been quantitatively shown. We used particle tracking to quantify CSF flow velocities in PVSs of live mice. CSF flow is pulsatile and driven primarily by the cardiac cycle. The speed of the arterial wall matches that of the CSF, suggesting arterial wall motion is the principal driving mechanism, via a process known as perivascular pumping. Increasing blood pressure leaves the artery diameter unchanged but changes the pulsations of the arterial wall, increasing backflow and thereby reducing net flow in the PVS. Perfusion-fixation alters the normal flow direction and causes a 10-fold reduction in PVS size. We conclude that particle tracking velocimetry enables the study of CSF flow in unprecedented detail and that studying the PVS in vivo avoids fixation artifacts.

Cerebrospinal fluid (CSF) flowing through periarterial spaces is integral to the brain's mechanism for clearing metabolic waste products. Experiments that track tracer particles injected into the cisterna magna (CM) of mouse brains have shown evidence of pulsatile CSF flow in perivascular spaces surrounding pial arteries, with a bulk flow in the same direction as blood flow. However, the driving mechanism remains elusive. Several studies have suggested that the bulk flow might be an artifact, driven by the injection itself. Here, we address this hypothesis with new in vivo experiments where tracer particles are injected into the CM using a dual-syringe system, with simultaneous injection and withdrawal of equal amounts of fluid. This method produces no net increase in CSF volume and no significant increase in intracranial pressure. Yet, particle-tracking reveals flows that are consistent in all respects with the flows observed in earlier experiments with single-syringe injection.

Cerebrospinal fluid (CSF) flows through the perivascular spaces surrounding cerebral arteries. Revealing the mechanisms driving its flow would bring improved understanding of brain waste transport and insights for disorders including Alzheimer’s disease, stroke, and traumatic brain injury. In vivo CSF velocity measurements in mice have been used to argue that flow is driven primarily by the pulsatile motion of artery walls — perivascular pumping. However, fluid dynamics theory and simulation have predicted that perivascular pumping produces flows differing from in vivo observations starkly, particularly in the phase and relative amplitude of flow oscillation. Here we show that coupling theoretical and simulated flows to realistic end boundary conditions, using resistance and compliance values measured in mice, results in velocities that match observations closely in phase, relative amplitude of oscillation, and mean flow speed. This new, quantitative agreement among theory, simulation, and in vivo measurement further supports the idea that perivascular pumping is a primary CSF driver in physiological conditions. Significance Statement The brain is immersed in cerebrospinal fluid, whose flow has long been thought to remove metabolic wastes and transport neurotransmitters, in addition to offering a potential path for drug delivery. Fluid has been hypothesized to enter the deep brain along spaces that surround arteries, but the mechanisms driving flow there have been debated. Experiments suggest artery wall pulsation drives the fluid in healthy conditions, but theories and simulations have predicted that wall-driven flows would have stronger oscillations and different phase than what is observed. We show that coupling those predictions to a simple but realistic model of the rest of the fluid pathway reconciles the differences, so that theory, simulation, and experiment agree.

ABSTRACT Cerebrospinal fluid (CSF) flows through the perivascular spaces (PVSs) surrounding cerebral arteries. Revealing the mechanisms driving that flow could bring improved understanding of brain waste transport and insights for disorders including Alzheimer’s disease and stroke. In vivo velocity measurements of CSF in surface PVSs in mice have been used to argue that flow is driven primarily by the pulsatile motion of artery walls — perivascular pumping. However, fluid dynamics theory and simulation have predicted that perivascular pumping produces flows differing from in vivo observations starkly, particularly in the phase and relative amplitude of flow oscillation. Here we show that coupling theoretical and simulated flows to realistic end boundary conditions, using resistance and compliance values measured in mice, results in velocities that match observations closely in phase, relative amplitude of oscillation, and mean flow speed. This new, quantitative agreement among theory, simulation, and in vivo measurement further supports the idea that perivascular pumping is a primary CSF driver in physiological conditions.

Abstract Rapidly growing evidence demonstrates that flow of cerebrospinal fluid (CSF) through perivascular spaces (PVSs) – annular channels surrounding vasculature in the brain – is a critically-important component of neurophysiology. CSF inflow contributes during physiological conditions to clearance of metabolic waste and in pathological situations to edema formation. However, brain-wide imaging methods cannot resolve PVSs, and high-resolution methods cannot access deep tissue or be applied to human subjects, so theoretical models provide essential insight. We model this CSF pathway as a network of hydraulic resistances, built from published parameters. A few parameters have very wide uncertainties, so we focus on the estimated limits of their feasible ranges by analyzing different parametric scenarios. We identify low-resistance PVSs and high-resistance parenchyma (brain tissue) as the scenario that best explains experimental observations. Our results point to the most important parameters that should be measured in future experiments. Extensions of our modeling may help predict stroke severity or lead to neurological disease treatments and drug delivery methods.

Abstract Cerebrospinal fluid (CSF) flowing through periarterial spaces is integral to the brain’s mechanism for clearing metabolic waste products. Experiments that track tracer particles injected into the cisterna magna of mouse brains have shown evidence of pulsatile CSF flow in pial periarterial spaces, with a bulk flow in the same direction as blood flow. However, the driving mechanism remains elusive. Several studies have suggested that the bulk flow might be an artifact, driven by the injection itself. Here, we address this hypothesis with new in vivo experiments where tracer particles are injected into the cisterna magna using a dual-syringe system, with simultaneous injection and withdrawal of equal amounts of fluid. This method produces no net increase in CSF volume and no significant increase in intracranial pressure. Yet, particle-tracking reveals flows in the pial periarterial spaces that are completely consistent with the flows observed in earlier experiments with single-syringe injection.

Cervical lymphatic vessels (cLVs) have been shown to drain solutes and cerebrospinal fluid (CSF) from the brain. However, their hydrodynamical properties have never been evaluated in vivo. Here, we developed two-photon optical imaging with particle tracking in vivo of CSF tracers (2P-OPTIC) in superficial and deep cLVs of mice, characterizing their flow and showing that the major driver is intrinsic pumping by contraction of the lymphatic vessel wall. Moreover, contraction frequency and flow velocity were reduced in aged mice, which coincided with a reduction in smooth muscle actin expression. Slowed flow in aged mice was rescued using topical application of prostaglandin F2α, a prostanoid that increases smooth muscle contractility, which restored lymphatic function in aged mice and enhanced central nervous system clearance. We show that cLVs are important regulators of CSF drainage and that restoring their function is an effective therapy for improving clearance in aging. Cervical lymphatics drain cerebrospinal fluid and clear metabolic waste from the brain. Du et al. show using 2P-OPTIC that these are disrupted in aging due to reduced pumping. Restoring cervical lymphatic function with prostaglandin F2α rescues brain clearance.

Background Perivascular spaces (PVSs) are annular channels that surround blood vessels and carry cerebrospinal fluid through the brain, sweeping away metabolic waste. In vivo observations reveal that they are not concentric, circular annuli, however: the outer boundaries are often oblate, and the blood vessels that form the inner boundaries are often offset from the central axis.Methods We model PVS cross-sections as circles surrounded by ellipses and vary the radii of the circles, major and minor axes of the ellipses, and two-dimensional eccentricities of the circles with respect to the ellipses. For each shape, we solve the governing Navier-Stokes equation to determine the velocity profile for steady laminar flow and then compute the corresponding hydraulic resistance.Results We find that the observed shapes of PVSs have lower hydraulic resistance than concentric, circular annuli of the same size, and therefore allow faster, more efficient flow of cerebrospinal fluid. We find that the minimum hydraulic resistance (and therefore maximum flow rate) for a given PVS cross-sectional area occurs when the ellipse is elongated and intersects the circle, dividing the PVS into two lobes, as is common around pial arteries. We also find that if both the inner and outer boundaries are nearly circular, the minimum hydraulic resistance occurs when the eccentricity is large, as is common around penetrating arteries.Conclusions The concentric circular annulus assumed in recent studies is not a good model of the shape of actual PVSs observed in vivo , and it greatly overestimates the hydraulic resistance of the PVS. Our parameterization can be used to incorporate more realistic resistances into hydraulic network models of flow of cerebrospinal fluid in the brain. Our results demonstrate that actual shapes observed in vivo are nearly optimal, in the sense of offering the least hydraulic resistance. This optimization may well represent an evolutionary adaptation that maximizes clearance of metabolic waste from the brain.* CSF : cerebrospinal fluid PVS : perivascular space

Cerebrospinal fluid (CSF) flow is crucial for clearing metabolic waste from the brain, a process whose dysregulation is linked to neurodegenerative diseases like Alzheimer's. Traditional approaches like particle tracking velocimetry (PTV) are limited by their reliance on single-plane two-dimensional measurements, which fail to capture the complex dynamics of CSF flow fully. To overcome these limitations, we employ Artificial Intelligence Velocimetry (AIV) to reconstruct three-dimensional velocities, infer pressure and wall shear stress, and quantify flow rates. Given the experimental nature of the data and inherent variability in biological systems, robust uncertainty quantification (UQ) is essential. Towards this end, we have modified the baseline AIV architecture to address aleatoric uncertainty caused by noisy experimental data, enhancing our measurement refinement capabilities. We also implement UQ for the model and epistemic uncertainties arising from the governing equations and network representation. Toward this end, we test multiple governing laws, representation models, and initializations. Our approach not only advances the accuracy of CSF flow quantification but also can be adapted to other applications that use physics-informed machine learning to reconstruct fields from experimental data, providing a versatile tool for inverse problems.