Highly selective SGLT2 inhibitor dapagliflozin reduces seizure activity in pentylenetetrazol-induced murine model of epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Worldwide, over 10 million individuals suffer from drug-resistant epilepsy. New therapeutic strategies are needed to address this debilitating disease. Inhibition of sodium-glucose linked transporters (SGLTs), which are variably expressed in the brain, has been demonstrated to reduce seizure activity in murine models of epilepsy. Here we investigated the effects of dapagliflozin, a highly competitive SGLT2 inhibitor currently used as a drug for diabetes mellitus, on seizure activity in rats with pentylenetetrazol (PTZ) induced seizures. METHODS: Laboratory rats (n = 48) were evenly randomized into two experiments, each with four study arms: (1) a vehicle-treated (placebo) arm infused with saline; (2) a control arm infused with PTZ; (3) a treatment arm with PTZ and dapagliflozin at 75 mg/kg, and (4) another treatment arm with PTZ and dapagliflozin at 150 mg/kg. Study subjects were assessed for seizures either via EEG as measured by spike wave percentage (SWP), or clinically via Racine's scales scores (RSS) and time to first myoclonic jerk (TFMJ). RESULTS: Rats treated with dapagliflozin had lower mean SWP on EEG (20.4% versus 75.3% for untreated rats). Behaviorally, treatment with dapagliflozin improved means RSS (2.33 versus 5.5) and mean TFMJ (68.3 versus 196.7 s). All of these findings were statistically significant with p-values of < 0.0001. There was a trend towards even better seizure control with the higher dose of dapagliflozin at 150 mg/kg, however this was not consistently statistically significant. CONCLUSIONS: Dapagliflozin decreased seizure activity in rats with PTZ-induced seizures. This may be explained by the anti-seizure effects of decreased glucose availability and a reduction in sodium transport across neuronal membranes which can confer a stabilizing effect against excitability and unwanted depolarization. The potential clinical role of dapagliflozin and other SGLT2 inhibitors as anti-seizure medications should be further explored.
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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 | 0,000 | 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 ».