Analiza sieciowa z sekwencją ruchów ujawnia ukryte wzorce powtarzających się zachowań w modelu epilepsji
PubMed➕ 02.08.2026Epilepsy Behav
A network approach with motion sequencing reveals hidden patterns of repetitive behavior in a pre-clinical model of epilepsy
W skrócie
Badacze badali zachowanie myszy z epilepsją, używając zaawansowanej techniki rejestrowania ruchów (MoSeq) i analizy komputerowej. Odkryli, że chore myszy wykazują dziwne, powtarzające się ruchy i zmiany w sposobie zaangażowania w aktywności, a ich sieć zachowań jest bardziej złamana niż u zdrowych myszy. Kiedy podali lekowi przeciwpadaczkowemu (karbamazepinę), część tych problemów się poprawiła, co sugeruje, że ta metoda może pomóc w testowaniu nowych leków na epilepsję i lepszym zrozumieniu zmian zachowania towarzyszących tej chorobie.
Oryginalny abstract (angielski)
Epilepsy is the 4th most prevalent neurological condition with 50 million cases worldwide. Patients with epilepsy bare a disproportionate burden of cognitive decline and psychiatric disorders which remain poorly understood and go unaddressed by current anti-epileptic treatments. Furthermore, pre-clinical work on behavioral comorbidities can be hampered by current testing frameworks which rely on well-defined, discreet tests with limited repeatability. Recent work has demonstrated a role for machine learning modalities such as Motion Sequencing (MoSeq) in assessing behavioral differences between naïve and epileptic. In this study we combined MoSeq with a novel analysis pipeline to uncover repetitive behaviors in chronically epileptic mice. These repetitive behaviors emerge alongside epilepsy specific racing behaviors which persist in epileptic mice as disease progresses. We show that epileptic mice have more fragile and dispersed behavioral networks. Finally, we test this pipeline using the FDA approved anti-seizure medication carbamazepine, showing a rescue of racing syllable and a partial rescue of behavioral network dispersion. Together, these results lay a groundwork for extracting clinically relevant phenotypes from MoSeq data throughout disease progression.
Metadane publikacji
Journal
Epilepsy Behav
Data publikacji
01.08.2026
PMID
42542112
DOI
10.1016/j.yebeh.2026.111232
Autorzy
Koehler JL, Harvey QR, Hoffman OR, Clemente Espina JE, Schoenike BA, Jones CPE, Weiss GL, Maguire JL, Roopra AS