Microglia Mitigate Neuronal Activation in a Zebrafish Model of Dravet Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
It has been known for a long time that epileptic seizures provoke brain neuroinflammation involving the activation of microglial cells. However, the role of these cells in this disease context and the consequences of their inflammatory activation on subsequent neuron network activity remain poorly understood so far. To fill this gap of knowledge and gain a better understanding of the role of microglia in the pathophysiology of epilepsy, we used an established zebrafish Dravet syndrome epilepsy model based on Scn1Lab sodium channel loss-of-function, combined with live microglia and neuronal Ca2+ imaging, local field potential (LFP) recording, and genetic microglia ablation. Data showed that microglial cells in scn1Lab-deficient larvae experiencing epileptiform seizures displayed morphological and biochemical changes characteristic of M1-like pro-inflammatory activation; i.e., reduced branching, amoeboid-like morphology, and marked increase in the number of microglia expressing pro-inflammatory cytokine Il1β. More importantly, LFP recording, Ca2+ imaging, and swimming behavior analysis showed that microglia-depleted scn1Lab-KD larvae displayed an increase in epileptiform seizure-like neuron activation when compared to that seen in scn1Lab-KD individuals with microglia. These findings strongly suggest that despite microglia activation and the synthesis of pro-inflammatory cytokines, these cells provide neuroprotective activities to epileptic neuronal networks, making these cells a promising therapeutic target in epilepsy.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».