Divergent Excitability of GABAergic Neurons Derived from Bipolar Disorder Patients Shapes Energy Shifts of Network Dynamics, possibly mimicking mania and depression
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Bipolar disorder (BD) is characterized by fluctuating mood states, yet the cellular and circuit-level mechanisms distinguishing lithium-responsive (LR) from non-responsive (NR) patients remain elusive. We derived dentate gyrus granule neurons and GABAergic interneurons from induced pluripotent stem cells (iPSCs) of BD patients stratified by lithium response, and from healthy controls. Using patch-clamp electrophysiology, we assessed intrinsic excitability. We further developed a computational model simulating large-scale neuronal networks based on patient-derived electrophysiological properties and ion channel conductance distributions. Granule neurons from both LR and NR patients exhibited hyperexcitability compared to controls. However, GABAergic neurons showed a striking divergence: LR neurons were hyperexcitable, while NR neurons were hypoexcitable. Transcriptomic profiling revealed distinct molecular signatures between NR and LR neurons, including dysregulation of GABA receptor genes ( GABRR1 ). Computational simulations over 10,000 iterations, mimicking long-term network activity, revealed that dentate granule neuron changes alone failed to recapitulate netwrok shifts between global hyperexcitability and global hypoexcitability. Networks incorporating only granule neuron phenotypes entered persistent hyper- or hypoactive states, depending on lithium response. Remarkably, when GABAergic neuron phenotypes were added to the model, both LR and NR networks exhibited spontaneous transitions between high and low activity states, that may be associated with the mood episodes that the patients exhibit. Control networks did not show such bistability. We, therefore, conclude that GABAergic neuronal excitability is a key determinant of lithium responsiveness in BD and critically shapes the emergence of state-shift dynamics in neural networks. These findings suggest that restoring excitatory/inhibitory (E/I) balance via targeted modulation of interneuron function may offer novel therapeutic avenues for BD.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».