Differential GABA<sub>A</sub> Subunit Expression Following Status Epilepticus in Seizure‐prone and Seizure‐resistant Rats: A Putative Mechanism for Refractory Drug Response
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Two rat strains were selectively bred to be prone (Fast) or resistant (Slow) to amygdala kindling. The first objective of this experiment was to determine whether that selection was specific to kindling or was sensitive more broadly to another seizure induction agent, kainic acid (KA). Second, we investigated whether these strains exhibit distinct molecular responses to KA with respect to GABA(A) receptor subunit expression. METHODS: Development of status epilepticus (SE) was profiled in Fast and Slow rats injected with 20 mg/kg KA (i.p.). Two hours post-SE onset, rats received a sedative dose of sodium pentobarbital. Behavioral profiles included latency to SE, number of wet dog shakes (WDS), and number and duration of stage 3-5 generalized seizures. Rats were killed 24 h post-SE, and alpha(1) and alpha(4) mRNA levels were compared in the hippocampus and amygdala using QPCR. RESULTS: Slow rats exhibited a much greater latency to SE onset (p < 0.01) and many more WDS (p < 0.01) than Fast rats. During SE, Fast rats spent more time in and exhibited more repeated bouts of generalized stage 3-5 seizures (p < 0.01) than Slow rats. Constitutive levels of alpha1 and alpha4 were not different between the strains in either structure and equivalent reductions in alpha4 were evident 24 h post-SE. However, while Fast rats showed KA-induced reductions in alpha1 in both structures, Slow rats showed significant elevations. CONCLUSIONS: Genetic selection for temporal lobe excitability, manifested as differential amygdala kindling rates, is paralleled by vulnerability to KA-induced SE. Further, these strains exhibited at least one opposing molecular response to SE, namely alpha1 expression. This finding may offer a putative mechanism through which seemingly similar epilepsies can be intractable in some patients but treatable in others.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».