Event-Associated Oxygen Consumption Rate Increases ca. Five-Fold When Interictal Activity Transforms into Seizure-Like Events In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Neuronal injury due to seizures may result from a mismatch of energy demand and adenosine triphosphate (ATP) synthesis. However, ATP demand and oxygen consumption rates have not been accurately determined, yet, for different patterns of epileptic activity, such as interictal and ictal events. We studied interictal-like and seizure-like epileptiform activity induced by the GABAA antagonist bicuculline alone, and with co-application of the M-current blocker XE-991, in rat hippocampal slices. Metabolic changes were investigated based on recording partial oxygen pressure, extracellular potassium concentration, and intracellular flavine adenine dinucleotide (FAD) redox potential. Recorded data were used to calculate oxygen consumption and relative ATP consumption rates, cellular ATP depletion, and changes in FAD/FADH2 ratio by applying a reactive-diffusion and a two compartment metabolic model. Oxygen-consumption rates were ca. five times higher during seizure activity than interictal activity. Additionally, ATP consumption was higher during seizure activity (~94% above control) than interictal activity (~15% above control). Modeling of FAD transients based on partial pressure of oxygen recordings confirmed increased energy demand during both seizure and interictal activity and predicted actual FAD autofluorescence recordings, thereby validating the model. Quantifying metabolic alterations during epileptiform activity has translational relevance as it may help to understand the contribution of energy supply and demand mismatches to seizure-induced injury.
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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 | 0,000 |
| 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 ».