Disease-modifying effects of sodium selenate in a model of drug-resistant, temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are no pharmacological disease-modifying treatments that can mitigate the seizures and comorbidities associated with established chronic temporal lobe epilepsy (TLE). This study evaluated the effect of sodium selenate in the post-status epilepticus (SE) rat model of chronic drug resistant TLE. Wistar rats underwent kainic acid-induced SE or sham. Ten-weeks post-SE, rats were randomly assigned to receive either sodium selenate, levetiracetam, or vehicle treatments continuously for 4 weeks. To evaluate the effects of the treatments, 1 week of continuous video-EEG was acquired before, during, and 4, 8 weeks post-treatment, followed by behavioral tests. Targeted and untargeted proteomics and metabolomics were performed on post-mortem brain tissue to identify potential pathways associated with modified disease outcomes. Telomere length was investigated as a novel surrogate marker of disease severity. Sodium selenate treatment was able to mitigate disease severity, reducing the number of spontaneous seizures (p< 0.05), cognitive dysfunction (p< 0.05 in both novel object placement and recognition tasks), and sensorimotor deficits (p< 0.01) 8 weeks post-treatment cessation. Moreover, increased protein phosphatase 2A (PP2A) expression, reduced hyperphosphorylated tau, and reversed telomere length shortening caused by SE (p< 0.05). Network medicine integration of multi-omics/ pre-clinical outcomes identified protein-metabolite modules positively correlated with the TLE phenotype. Our results provide evidence that treatment with sodium selenate results in a sustained disease modifying effect in chronically epileptic rats in the post-KA SE model of TLE, including improved comorbid learning and memory deficits.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».