A Model of Excitotoxic Brain Injury in Larval Zebrafish: Potential Application for High-Throughput Drug Evaluation to Treat Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is a leading cause of death and morbidity with no effective therapeutic treatments for secondary injury. Preclinical drug evaluation in rodent models of TBI is a lengthy process. In this regard, the zebrafish has numerous advantages to address the technical and time-dependent obstacles associated with drug evaluation. We developed a reproducible brain injury using glutamate excitoxicity in zebrafish larvae, a known initiator of delayed cell death in TBI. Glutamate challenge resulted in dose-dependent lethality over an 84-h observation period. We report significant decrease in locomotion (p < 0.0001) and mean velocity (p < 0.001) with 10 μM glutamate application as measured through automated 96-well plate behavioral analysis. Application of the NMDA receptor antagonist MK-801 (400 nM) or the calpain inhibitor, MDL-28170 (20 μM), resulted in significant recovery of locomotor function. A secA5-YFP transgenic line was used to visualize the localization of cell death due to glutamate exposure in vivo using confocal fluorescence microscopy. Our results indicate that zebrafish larvae exhibit responses to excitotoxic injury and pharmacotherapeutic intervention with pathophysiological relevance to mammalian excitotoxic brain injury. This system has potential to be applied as a high-throughput drug screening model to quickly identify candidate lead compounds for further evaluation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».