Transient increase of interleukin-1β after prolonged febrile seizures promotes adult epileptogenesis through long-lasting upregulating endocannabinoid signaling
Notice bibliographique
Résumé
It remains unclear how infantile febrile seizures (FS) enhance adult seizure susceptibility. Here we showed that the transient increase of interleukin-1β (IL-1β) after prolonged FS promoted adult seizure susceptibility, which was blocked by interleukin-1 receptor antagonist (IL-1Ra) within a critical time window. Postnatal administered IL-1β alone mimicked the effect of FS on adult seizure susceptibility. IL-1R1 knockout mice were not susceptible to adult seizure after prolonged FS or IL-1β treatment. Prolonged FS or early-life IL-1β treatment increased the expression of cannabinoid type 1 receptor (CB1R) for over 50 days, which was blocked by IL-1Ra or was absent in IL-1R1 knockout mice. CB1R antagonist, knockdown and endocannabinoid synthesis inhibitor abolished FS or IL-1β-enhanced seizure susceptibility. Thus, this work identifies a pathogenic role of postnatal IL-1β/IL-1R1 pathway and subsequent prolonged prominent increase of endocannabinoid signaling in adult seizure susceptibility following prolonged FS, and highlights IL-1R1 as a potential therapeutic target for preventing the development of epilepsy after infantile FS.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».