Generation and On-Demand Initiation of Acute Ictal Activity in Rodent and Human Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Controlling seizures remains a challenging issue for the medical community. To make progress, researchers need a way to extensively study seizure dynamics and investigate its underlying mechanisms. Acute seizure models are convenient, offer the ability to perform electrophysiological recordings, and can generate a large volume of electrographic seizure-like (ictal) events. The promising findings from acute seizure models can then be advanced to chronic epilepsy models and clinical trials. Thus, studying seizures in acute models that faithfully replicate the electrographic and dynamical signatures of a clinical seizure will be essential for making clinically relevant findings. Studying ictal events in acute seizure models prepared from human tissue is also important for making findings that are clinically relevant. The key focus in this paper is on the cortical 4-AP model due to its versatility in generating ictal events in both in vivo and in vitro studies, as well as in both mouse and human tissue. The methods in this paper will also describe an alternative method of seizure induction using the Zero-Mg2+ model and provide a detailed overview of the advantages and limitations of the epileptiform-like activity generated in the different acute seizure models. Moreover, by taking advantage of commercially available optogenetic mouse strains, a brief (30 ms) light pulse can be used to trigger an ictal event identical to those occurring spontaneously. Similarly, 30 - 100 ms puffs of neurotransmitters (Gamma-Amino Butyric Acid or glutamate) can be applied to the human tissue to trigger ictal events that are identical to those occurring spontaneously. The ability to trigger ictal events on-demand in acute seizure models offers the newfound ability to observe the exact sequence of events that underlie seizure initiation dynamics and efficiently evaluate potential anti-seizure therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».