Activation of specific neuronal networks leads to different seizure onset types
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ictal events occurring in temporal lobe epilepsy patients and in experimental models mimicking this neurological disorder can be classified, based on their onset pattern, into low-voltage, fast versus hypersynchronous onset seizures. It has been suggested that the low-voltage, fast onset pattern is mainly contributed by interneuronal (γ-aminobutyric acidergic) signaling, whereas the hypersynchronous onset involves the activation of principal (glutamatergic) cells. METHODS: Here, we tested this hypothesis using the optogenetic control of parvalbumin-positive or somatostatin-positive interneurons and of calmodulin-dependent, protein kinase-positive, principal cells in the mouse entorhinal cortex in the in vitro 4-aminopyridine model of epileptiform synchronization. RESULTS: We found that during 4-aminopyridine application, both spontaneous seizure-like events and those induced by optogenetic activation of interneurons displayed low-voltage, fast onset patterns that were associated with a higher occurrence of ripples than of fast ripples. In contrast, seizures induced by the optogenetic activation of principal cells had a hypersynchronous onset pattern with fast ripple rates that were higher than those of ripples. INTERPRETATION: Our results firmly establish that under a similar experimental condition (ie, bath application of 4-aminopyridine), the initiation of low-voltage, fast and of hypersynchronous onset seizures in the entorhinal cortex depends on the preponderant involvement of interneuronal and principal cell networks, respectively.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».