The Interaction between Early Life Epilepsy and Autistic-Like Behavioral Consequences: A Role for the Mammalian Target of Rapamycin (mTOR) Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Early life seizures can result in chronic epilepsy, cognitive deficits and behavioral changes such as autism, and conversely epilepsy is common in autistic children. We hypothesized that during early brain development, seizures could alter regulators of synaptic development and underlie the interaction between epilepsy and autism. The mammalian Target of Rapamycin (mTOR) modulates protein translation and is dysregulated in Tuberous Sclerosis Complex, a disorder characterized by epilepsy and autism. We used a rodent model of acute hypoxia-induced neonatal seizures that results in long term increases in neuronal excitability, seizure susceptibility, and spontaneous seizures, to determine how seizures alter mTOR Complex 1 (mTORC1) signaling. We hypothesized that seizures occurring at a developmental stage coinciding with a critical period of synaptogenesis will activate mTORC1, contributing to epileptic networks and autistic-like behavior in later life. Here we show that in the rat, baseline mTORC1 activation peaks during the first three postnatal weeks, and induction of seizures at postnatal day 10 results in further transient activation of its downstream targets phospho-4E-BP1 (Thr37/46), phospho-p70S6K (Thr389) and phospho-S6 (Ser235/236), as well as rapid induction of activity-dependent upstream signaling molecules, including BDNF, phospho-Akt (Thr308) and phospho-ERK (Thr202/Tyr204). Furthermore, treatment with the mTORC1 inhibitor rapamycin immediately before and after seizures reversed early increases in glutamatergic neurotransmission and seizure susceptibility and attenuated later life epilepsy and autistic-like behavior. Together, these findings suggest that in the developing brain the mTORC1 signaling pathway is involved in epileptogenesis and altered social behavior, and that it may be a target for development of novel therapies that eliminate the progressive effects of neonatal seizures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».