Post-Traumatic Epilepsy in Zebrafish Is Drug-Resistant and Impairs Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
Post-traumatic epilepsy (PTE) is acquired epilepsy after traumatic brain injury (TBI). Despite the availability of more than 20 antiseizure medications (ASMs), there is no way at present to prevent epileptogenesis in TBI survivors, and many cases of PTE become drug-resistant. Importantly, the adverse effects of ASMs can significantly affect patients' quality of life. Mammalian models are commonly used for studying refractory PTE, but are expensive and laborious. Zebrafish models have become popular for studying epilepsy, but most focus on larvae, and there have been no reports to date of pharmacological screening in an adult zebrafish model of acquired epilepsy. Valid animal models are critical for understanding PTE and for developing novel therapeutics. The aim of the present study was to characterize the cognitive impairments of a zebrafish model of TBI that leads to the development of PTE. Using combined behavioral and electrophysiological approaches, we also characterized the pharmacological effects of the most commonly used ASMs to manage PTE (valproate, carbamazepine, and phenytoin). Zebrafish with PTE exhibited impairments in learning and memory, difficulty in decision making, and reduced social preference. Valproate and carbamazepine had a limited protective effect against behavioral seizures, and all three drugs failed to significantly reduce electrographical seizures. The negative impacts of TBI and ASMs in zebrafish parallel those observed in other animals, making the zebrafish model of PTE a promising high-throughput model of refractory and drug-resistant epilepsy.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».