EEG: Characteristics of drug-induced seizures in rats, dogs and non-human primates
Notice bibliographique
Résumé
Seizures are amongst the most frequent neurological issues encountered in pre-clinical safety testing. The objective was to characterize EEG morphologies and premonitory signs in drug-induced seizures in preclinical species. A comparative (inter-species) retrospective analysis for drug-induced seizures recorded by video-telemetry was conducted in rats (n = 53), dogs (n = 195), and non-human primates (n = 234). The most frequent premonitory signs were, in rats, myoclonus (100%), tremors (93%), salivation (75%), partial ptosis (58%) and chewing/bruxism (58%); in dogs, tremors (77%), ataxia/uncoordination (60%), myoclonus (45%), salivation (43%), excessive licking (38%), high vocalization (38%) and decreased activity (34%); in non-human primates, tremors (79%), decreased activity (70%), myoclonus (57%), retching/emesis (37%), hunched posture (30%) and ataxia/uncoordination (27%). Seizure duration ranged from 3 s to 14 min with an average of 46 ± 21 s, comparable across species. At seizure onset, spike frequency averaged 9.4 Hz for the three species compared to 4.3 Hz at seizure end. Peak average amplitudes were attained at mid-seizure and amplitudes at seizure end decreased from peak but remained higher than onset amplitudes. Spike duration was inversely correlated with frequency and presented a crescendo pattern. Morphological characteristics can serve to refine automated EEG analysis. From a regulatory perspective, the most common paradigm is to use the most sensitive species in seizure liability studies but translational potential and clinical relevance may be under represented in the decision making process in some cases. EEG morphologies during drug-induced seizures presented remarkable similarities between species and tremors were identified as a predominant premonitory clinical sign in all species.
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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 ».