MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2601803454 · doi:10.1523/jneurosci.2446-16.2017

Electrocorticographic Dynamics as a Novel Biomarker in Five Models of Epileptogenesis

2017· article· en· W2601803454 sur OpenAlexaff
Dan Z. Milikovsky, Itai Weissberg, Lyna Kamintsky, Kristina Lippmann, Osnat Schefenbauer, Federica Frigerio, Massimo Rizzi, Liron Sheintuch, Daniel Zelig, Jonathan Ofer, Annamaria Vezzani, Alon Friedman

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpileptogenesisNeuroscienceEpilepsyElectroencephalographyPsychologyRhythmBiomarkerMedicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postinjury epilepsy (PIE) is a devastating sequela of various brain insults. While recent studies offer novel insights into the mechanisms underlying epileptogenesis and discover potential preventive treatments, the lack of PIE biomarkers hinders the clinical implementation of such treatments. Here we explored the biomarker potential of different electrographic features in five models of PIE. Electrocorticographic or intrahippocampal recordings of epileptogenesis (from the insult to the first spontaneous seizure) from two laboratories were analyzed in three mouse and two rat PIE models. Time, frequency, and fractal and nonlinear properties of the signals were examined, in addition to the daily rate of epileptiform spikes, the relative power of five frequency bands (theta, alpha, beta, low gamma, and high gamma) and the dynamics of these features over time. During the latent pre-seizure period, epileptiform spikes were more frequent in epileptic compared with nonepileptic rodents; however, this feature showed limited predictive power due to high inter- and intra-animal variability. While nondynamic rhythmic representation failed to predict epilepsy, the dynamics of the theta band were found to predict PIE with a sensitivity and specificity of >90%. Moreover, theta dynamics were found to be inversely correlated with the latency period (and thus predict the onset of seizures) and with the power change of the high-gamma rhythm. In addition, changes in theta band power during epileptogenesis were associated with altered locomotor activity and distorted circadian rhythm. These results suggest that changes in theta band during the epileptogenic period may serve as a diagnostic biomarker for epileptogenesis, able to predict the future onset of spontaneous seizures. SIGNIFICANCE STATEMENTPostinjury epilepsy is an unpreventable and devastating disorder that develops following brain injuries, such as traumatic brain injury and stroke, and is often associated with neuropsychiatric comorbidities. As PIE affects as many as 20% of brain-injured patients, reliable biomarkers are imperative before any preclinical therapeutics can find clinical translation. We demonstrate the capacity to predict the epileptic outcome in five different models of PIE, highlighting theta rhythm dynamics as a promising biomarker for epilepsy. Our findings prompt the exploration of theta dynamics (using repeated electroencephalographic recordings) as an epilepsy biomarker in brain injury patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuroscienceMême sujetNeuroscience and Neuropharmacology ResearchTravaux en français237 207