Disease-modifying effects of sodium selenate in a model of drug-resistant, temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
There are no pharmacological disease-modifying treatments with an enduring effect to mitigate the seizures and comorbidities of established chronic temporal lobe epilepsy (TLE). This study aimed to evaluate for disease modifying effects of sodium selenate treatment in the chronically epileptic rat post-status epilepticus (SE) model of drug-resistant TLE. Wistar rats underwent kainic acid-induced SE or sham. Ten-weeks post-SE, animals received sodium selenate, levetiracetam, or vehicle subcutaneousinfusion continuously for 4 weeks. To evaluate the effects of the treatments, one 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 epilepsy disease severity in our current study. The results showed that sodium selenate treatment was associated with mitigation of measures of disease severity at 8 weeks post-treatment cessation; reducing the number of spontaneous seizures (p< 0.05), cognitive dysfunction (p< 0.05), and sensorimotor deficits (p< 0.01). Moreover, selenate treatment was associated with increased protein phosphatase 2A (PP2A) expression, reduced hyperphosphorylated tau, and reversed telomere length shortening (p< 0.05). Network medicine integration of multi-omics/pre-clinical outcomes identified protein-metabolite modules positively correlated with TLE. 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
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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 | 0,000 | 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 ».