Identification of curcumin analogues with anti-seizure potential in vivo using chemical and genetic zebrafish larva seizure models
Notice bibliographique
Résumé
Seizures are the outward manifestation of abnormally excessive or synchronous brain activity. While seizures can be somewhat symptomatically managed with anti-epileptic drugs (AEDs), many patients are still refractory to the currently available AEDs. As a result, there is a need to identify new molecules with anti-seizure properties. Curcumin is the principle curcuminoid of Curcuma longa, or colloquially turmeric, and has been experimentally proven to have anti-convulsive properties, but its poor bioavailability has dampened further therapeutic interest. Hence, this study aimed to ask if structural analogues of curcumin with an adequate bioavailability could have an anti-seizure effect in vivo. To do so, we tested these analogues following a multipronged approach combining the use of several zebrafish seizure models (chemically-induced and genetic) and complementary assays (behavioural and brain activity). Overall, from the 68 analogues tested, we found 15 different derivatives that were able to significantly decrease the behavioural hyperactivity induced by pentylenetetrazol. Of those, only a few showed an effect on the hyperactivity phenotype of two genetic models of brain seizures that are the gabra1 and gabrg2 knockouts. Two analogues, CA 80(1) and CA 74(1), were able to significantly alleviate brain seizures of gabrg2-mutant larvae. As a result, these analogues are good candidates as novel anti-seizure agents.
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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 ».