Targeting firing rate neuronal homeostasis can prevent seizures
Notice bibliographique
Résumé
Manipulating firing-rate neuronal homeostasis, which enables neurons to regulate their intrinsic excitability, offers an attractive opportunity to prevent seizures. However, to date, no drug-based interventions have been reported that manipulate this type of neuronal homeostatic mechanism. Here, we used a combination of Drosophila and mouse, and, in the latter, both a pentylenetetrazole (PTZ)-induced seizure model and an electrically induced seizure model for refractory seizures to evaluate the anticonvulsant efficacy of a novel class of anticonvulsant compounds, based on 4-tert-butyl-benzaldehyde (4-TBB). The mode of action included increased expression of the firing rate homeostatic regulator Pumilio (PUM). Knockdown of pum expression, in Drosophila, blocked anticonvulsive effects of 4-TBB, while analysis of validated PUM targets in mouse brain revealed significant reductions following exposure to this compound. A structure-activity study identified the active parts of the molecule and, further, showed that the pyrazole analogue demonstrates highest efficacy, being active against both PTZ-induced and electrically induced seizures. This study provides a proof of principle that anticonvulsant effects can be achieved through regulation of firing rate neuronal homeostasis and identifies a possible chemical compound for future development.
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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 | 0,001 |
| 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 ».