Modelling hyperexcitability in human cerebral cortical organoids: Oxygen/glucose deprivation most effective stimulant
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy is a common neurological disorder that affects 1% of the global population. The neonatal period constitutes the highest incidence of seizures. Despite the continual developments in seizure modelling and anti-epileptic drug development, the mechanisms involved in neonatal seizures remain poorly understood. This leaves infants with neonatal seizures at a high risk of death, poor prognosis of recovery and risk of developing neurological disorders later in life. Current in vitro platforms for modelling adult and neonatal epilepsies – namely acute cerebral brain slices or cell-derived cultures, both derived from animals-either lack a complex cytoarchitecture, high-throughput capabilities or physiological similarities to the neonatal human brain. Cerebral organoids, derived from human embryonic stem cells (hESCs), are an emerging technology that could better model neurodevelopmental disorders in the developing human brain. Herein, we study induced hyperexcitability in human cerebral cortical organoids – setting the groundwork for neonatal seizure modelling - using electrophysiological techniques and pharmacological manipulations. In neonatal seizures, energy failure - specifically due to deprivation of oxygen and glucose - is a consistent and reliable seizure induction method that has been used to study the underlying cellular and molecular mechanisms. Here, we applied oxygen-glucose deprivation (OGD) as well as common chemoconvulsants in 3-7-month-old cerebral organoids. Remarkably, OGD resulted in hyperexcitability, with increased power and spontaneous events compared to other common convulsants tested at the population level. These findings characterize OGD as the stimulus most capable of inducing hyperexcitable changes in cerebral organoid tissue, which could be extended to future modelling of neonatal epilepsies in cerebral organoids.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».