Transcriptomic profiles from stereo-EEGs reveal the local cell microenvironment in human epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: Our understanding of the pathomechanisms of epilepsy has improved through techniques that access the living human brain. We recently reported that explanted stereo-electroencephalography (SEEG) electrodes from patients with epilepsy carry residual biomolecules and cells which may be utilised for transcriptome and DNA methylation profiling. Methods: Here, we applied bioinformatic and other analyses to explore the transcriptomes (RNA sequencing-based) of those SEEG cases to better understand the types of recovered transcripts in terms of representation of genes expressed by different cell types, brain structures, and the extent to which the signal may reflect local epileptiform activity. Results: Electrodes from all clinical cases retained protein-coding transcripts which reflected the local molecular microenvironment as well as epileptiform activity. Expression of genes involved in housekeeping functions as well as markers of neuronal activity were consistent between patients and between the electrode locations within the brain. We detected transcripts representing various cell types and subtypes including excitatory and inhibitory neurons, all major classes of glia, and endothelial cells, as well as transcripts enriched in specific brain regions. Several genes showed a gradient of expression depending on the electrode position within the brain. We found examples of gene expression that correlated with epileptiform activity as recorded by SEEG. Interpretation: These findings extend the evidence that SEEG electrodes reflect the molecular microenvironments of brain activity in patients with epilepsy, both at sites of seizure onset and within the wider seizure network. The approach has potential applications in intraoperative surgical decision-making as well as to identify molecular biomarkers or therapeutic targets for the drug-resistant epilepsies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».