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Enregistrement W3041012431 · doi:10.1111/epi.16592

Functional and behavioral signatures of Kv7 activator drug subtypes

2020· article· en· W3041012431 sur OpenAlexafffund
Richard Kanyo, Caroline K. Wang, Laszlo F. Locskai, Jingru Li, W. Ted Allison, Harley T. Kurata

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Prion Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésZebrafishActivator (genetics)NeuroscienceIn vivoEpilepsyAnticonvulsantPharmacologyDrugBiologyBiochemistryReceptorGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Voltage‐gated potassium channels of the KCNQ (Kv7) family are targeted by a variety of activator compounds with therapeutic potential for treatment of epilepsy. Exploration of this drug class has revealed a variety of effective compounds with diverse mechanisms. In this study, we aimed to clarify functional criteria for categorization of Kv7 activator compounds, and to compare the effects of prototypical drugs in a zebrafish larvae model. Methods In vitro electrophysiological approaches with recombinant ion channels were used to highlight functional properties important for classification of drug mechanisms. We also benchmarked the effects of representative antiepileptic Kv7 activator drugs using behavioral seizure assays of zebrafish larvae and in vivo Ca 2+ imaging with the ratiometric Ca 2+ sensor CaMPARI. Results Drug effects on channel gating kinetics, and drug sensitivity profiles to diagnostic channel mutations, were used to highlight properties for categorization of Kv7 activator drugs into voltage sensor‐targeted or pore‐targeted subtypes. Quantifying seizures and ratiometric Ca 2+ imaging in freely swimming zebrafish larvae demonstrated that while all Kv7 activators tested lead to suppression of neuronal excitability, pore‐targeted activators (like ML213 and retigabine) strongly suppress seizure behavior, whereas ICA‐069673 triggers a seizure‐like hypermotile behavior. Significance This study suggests criteria to categorize antiepileptic Kv7 activator drugs based on their underlying mechanism. We also establish the use of in vivo CaMPARI as a tool for screening effects of anticonvulsant drugs on neuronal excitability in zebrafish. In summary, despite a shared ability to suppress neuronal excitability, our findings illustrate how mechanistic differences between Kv7 activator subtypes influence their effects on heteromeric channels and lead to vastly different in vivo outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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