The spectrum of anticonvulsant efficacy of retigabine (ezogabine) in animal models: Implications for clinical use
Notice bibliographique
Résumé
Retigabine [RTG (international nonproprietary name); ezogabine (EZG; U.S. adopted name)] is a first-in-class antiepileptic drug (AED) that reduces neuronal excitability by enhancing the activity of KCNQ (K(v)7) potassium (K(+)) channels. RTG/EZG has recently been approved by the European Medicines Agency and the U.S. Food and Drug Administration as adjunctive therapy in adults with partial-onset seizures. In this review we discuss the activity that RTG/EZG has demonstrated across a broad spectrum of in vitro/in vivo animal models of seizures, including generalized tonic-clonic, primary generalized (absence), and partial seizures, in addition to the compound's ability to resist and block the occurrence of seizures induced by a range of stimuli across different regions of the brain. The potency of RTG/EZG in models refractory to several conventional AEDs and the work done to assess antiepileptogenesis and neuroprotection are discussed. Studies that have evaluated the central nervous system side effects of RTG/EZG in animals are reviewed in order to compare these effects with adverse events observed in patients with epilepsy. Based on its demonstrated effect in a number of animal epilepsy models, the synergistic and additive activity of RTG/EZG with other AEDs supports its potential use in therapeutic combinations for different seizure types. The distinct mechanism of action of RTG/EZG from those of currently available AEDs, along with its broad preclinical activity, underscores the key role of KCNQ (K(v)7) K(+) channels in neuronal excitability, and further supports the potential efficacy of this unique molecule in the treatment of epilepsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».