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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».