WONOEP appraisal: Modeling early onset epilepsies
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy has a peak incidence during the neonatal to early childhood period. These early onset epilepsies may be severe conditions frequently associated with comorbidities such as developmental deficits and intellectual disability and, in a significant percentage of patients, may be medication-resistant. The use of adult rodent models in the exploration of mechanisms and treatments for early life epilepsies is challenging, as it ignores significant age-specific developmental differences. More recently, models developed in immature animals, such as rodent pups, or in three-dimensional organoids may more closely model aspects of the immature brain and could result in more translatable findings. Although models are not perfect, they may offer a more controlled screening platform in studies of mechanisms and treatments, which cannot be done in pediatric patient cohorts. On the other hand, more simplified models with higher throughput capacities are required to deal with the large number of epilepsy candidate genes and the need for new treatment options. Therefore, a combination of different modeling approaches will be beneficial in addressing the unmet needs of pediatric epilepsy patients. In this review, we summarize the discussions on this topic that occurred during the XVI Workshop on Neurobiology of Epilepsy, organized in 2022 by the Neurobiology Commission of the International League Against Epilepsy. We provide an overview of selected models of early onset epilepsies, discussing their advantages and disadvantages. Heterologous expression models provide initial functional insights, and zebrafish, rodent models, and brain organoids present increasingly complex platforms for modeling and validating epilepsy-related phenomena. Together, these models offer valuable insights into early onset epilepsies and accelerate hypothesis generation and therapy discovery.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,010 |
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 ».