Finding a better drug for epilepsy: Antiepileptogenesis targets
Notice bibliographique
Résumé
For several decades, both in vitro and in vivo models of seizures and epilepsy have been employed to unravel the molecular and cellular mechanisms underlying the occurrence of spontaneous recurrent seizures (SRS)-the defining hallmark of the epileptic brain. However, despite great advances in our understanding of seizure genesis, investigators have yet to develop reliable biomarkers and surrogate markers of the epileptogenic process. Sadly, the pathogenic mechanisms that produce the epileptic condition, especially after precipitating events such as head trauma, inflammation, or prolonged febrile convulsions, are poorly understood. A major challenge has been the inherent complexity and heterogeneity of known epileptic syndromes and the differential genetic susceptibilities exhibited by patients at risk. Therefore, it is unlikely that there is only one fundamental pathophysiologic mechanism shared by all the epilepsies. Identification of antiepileptogenesis targets has been an overarching goal over the last decade, as current anticonvulsant medications appear to influence only the acute process of ictogenesis. Clearly, there is an urgent need to develop novel therapeutic interventions that are disease modifying-therapies that either completely or partially prevent the emergence of SRS. An important secondary goal is to develop new treatments that can also lessen the burden of epilepsy comorbidities (e.g., cognitive impairment, mood disorders) by preventing or reducing the deleterious changes during the epileptogenic process. This review summarizes novel antiepileptogenesis targets that were critically discussed at the XIth Workshop on the Neurobiology of Epilepsy (WONOEP XI) meeting in Grottaferrata, Italy. Further, emerging neurometabolic links among several target mechanisms and highlights of the panel discussion are presented.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».