Development of a physiologically-based pharmacokinetic model of the rat central nervous system

Central nervous system (CNS) drug disposition is dictated by a drug’s physicochemical properties and its ability to permeate physiological barriers. The blood–brain barrier (BBB), blood-cerebrospinal fluid barrier and centrally located drug transporter proteins influence drug disposition within the central nervous system. Attainment of adequate brain-to-plasma and cerebrospinal fluid-to-plasma partitioning is important in determining the efficacy of centrally acting therapeutics. We have developed a physiologically-based pharmacokinetic model of the rat CNS which incorporates brain interstitial fluid (ISF), choroidal epithelial and total cerebrospinal fluid (CSF) compartments and accurately predicts CNS pharmacokinetics. The model yielded reasonable predictions of unbound brain-to-plasma partition ratio (Kpuu,brain) and CSF:plasma ratio (CSF:Plasmau) using a series of in vitro permeability and unbound fraction parameters. When using in vitro permeability data obtained from L-mdr1a cells to estimate rat in vivo permeability, the model successfully predicted, to within 4-fold, Kpuu,brain and CSF:Plasmau for 81.5% of compounds simulated. The model presented allows for simultaneous simulation and analysis of both brain biophase and CSF to accurately predict CNS pharmacokinetics from preclinical drug parameters routinely available during discovery and development pathways.

The potential role of environmental exposures and genomic signaling in development of central nervous system tumors

The etiology of central nervous system tumors (CNSTs) is mainly unknown. Aside from extremely rare genetic conditions, such as neurofibromatosis and tuberous sclerosis, the only unequivocally identified risk factor is exposure to ionizing radiation, and this explains only a very small fraction of cases. Using meta-analysis, gene networking and bioinformatics methods, this dissertation explored the hypothesis that environmental exposures produce genetic and epigenetic alterations that may be involved in the etiology of CNSTs. A meta-analysis of epidemiological studies of pesticides and pediatric brain tumors revealed a significantly increased risk of brain tumors among children whose mothers had farm-related exposures during pregnancy. A dose response was recognized when this risk estimate was compared to those for risk of brain tumors from maternal exposure to non-agricultural pesticides during pregnancy, and risk of brain tumors among children exposed to agricultural activities. Through meta-analysis of several microarray studies which compared normal tissue to astrocytomas, we were able to identify a list of 554 genes which were differentially expressed in the majority of astrocytomas. Many of these genes have in fact been implicated in development of astrocytoma, including EGFR, HIF-1α, c-Myc, WNT5A, and IDH3A. Reverse engineering of these 554 genes using Bayesian network analysis produced a gene network for each grade of astrocytoma (Grade I-IV), and ‘key genes’ within each grade were identified. Genes found to be most influential to development of the highest grade of astrocytoma, Glioblastoma multiforme (GBM) were: COL4A1, EGFR, BTF3, MPP2, RAB31, CDK4, CD99, ANXA2, TOP2A, and SERBP1. Lastly, bioinformatics analysis of environmental databases and curated published results on GBM was able to identify numerous potential pathways and geneenvironment interactions that may play key roles in astrocytoma development. Findings from this research have strong potential to advance our understanding of the etiology and susceptibility to CNSTs. Validation of our ‘key genes’ and pathways could potentially lead to useful tools for early detection and novel therapeutic options for these tumors.

Mechanisms underlying activation of neural stem cells in the adult central nervous system

À la fin du 19e siècle, Dr. Ramón y Cajal, un pionnier scientifique, a découvert les éléments cellulaires individuels, appelés neurones, composant le système nerveux. Il a également remarqué la complexité de ce système et a mentionné l’impossibilité de ces nouveaux neurones à être intégrés dans le système nerveux adulte. Une de ses citations reconnues : “Dans les centres adultes, les chemins nerveux sont fixes, terminés, immuables. Tout doit mourir, rien ne peut être régénérer” est représentative du dogme de l’époque (Ramón y Cajal 1928). D’importantes études effectuées dans les années 1960-1970 suggèrent un point de vue différent. Il a été démontré que les nouveaux neurones peuvent être générés à l’âge adulte, mais cette découverte a créé un scepticisme omniprésent au sein de la communauté scientifique. Il a fallu 30 ans pour que le concept de neurogenèse adulte soit largement accepté. Cette découverte, en plus de nombreuses avancées techniques, a ouvert la porte à de nouvelles cibles thérapeutiques potentielles pour les maladies neurodégénératives. Les cellules souches neurales (CSNs) adultes résident principalement dans deux niches du cerveau : la zone sous-ventriculaire des ventricules latéraux et le gyrus dentelé de l’hippocampe. En condition physiologique, le niveau de neurogenèse est relativement élevé dans la zone sous-ventriculaire contrairement à l’hippocampe où certaines étapes sont limitantes. En revanche, la moelle épinière est plutôt définie comme un environnement en quiescence. Une des principales questions qui a été soulevée suite à ces découvertes est : comment peut-on activer les CSNs adultes afin d’augmenter les niveaux de neurogenèse ? Dans l’hippocampe, la capacité de l’environnement enrichi (incluant la stimulation cognitive, l’exercice et les interactions sociales) à promouvoir la neurogenèse hippocampale a déjà été démontrée. La plasticité de cette région est importante, car elle peut jouer un rôle clé dans la récupération de déficits au niveau de la mémoire et l’apprentissage. Dans la moelle épinière, des études effectuées in vitro ont démontré que les cellules épendymaires situées autour du canal central ont des capacités d’auto-renouvellement et de multipotence (neurones, astrocytes, oligodendrocytes). Il est intéressant de noter qu’in vivo, suite à une lésion de la moelle épinière, les cellules épendymaires sont activées, peuvent s’auto-renouveller, mais peuvent seulement ii donner naissance à des cellules de type gliale (astrocytes et oligodendrocytes). Cette nouvelle fonction post-lésion démontre que la plasticité est encore possible dans un environnement en quiescence et peut être exploité afin de développer des stratégies de réparation endogènes dans la moelle épinière. Les CSNs adultes jouent un rôle important dans le maintien des fonctions physiologiques du cerveau sain et dans la réparation neuronale suite à une lésion. Cependant, il y a peu de données sur les mécanismes qui permettent l'activation des CSNs en quiescence permettant de maintenir ces fonctions. L'objectif général est d'élucider les mécanismes sous-jacents à l'activation des CSNs dans le système nerveux central adulte. Pour répondre à cet objectif, nous avons mis en place deux approches complémentaires chez les souris adultes : 1) L'activation des CSNs hippocampales par l'environnement enrichi (EE) et 2) l'activation des CSNs de la moelle épinière par la neuroinflammation suite à une lésion. De plus, 3) afin d’obtenir plus d’information sur les mécanismes moléculaires de ces modèles, nous utiliserons des approches transcriptomiques afin d’ouvrir de nouvelles perspectives. Le premier projet consiste à établir de nouveaux mécanismes cellulaires et moléculaires à travers lesquels l’environnement enrichi module la plasticité du cerveau adulte. Nous avons tout d’abord évalué la contribution de chacune des composantes de l’environnement enrichi à la neurogenèse hippocampale (Chapitre II). L’exercice volontaire promeut la neurogenèse, tandis que le contexte social augmente l’activation neuronale. Par la suite, nous avons déterminé l’effet de ces composantes sur les performances comportementales et sur le transcriptome à l’aide d’un labyrinthe radial à huit bras afin d’évaluer la mémoire spatiale et un test de reconnaissante d’objets nouveaux ainsi qu’un RNA-Seq, respectivement (Chapitre III). Les coureurs ont démontré une mémoire spatiale de rappel à court-terme plus forte, tandis que les souris exposées aux interactions sociales ont eu une plus grande flexibilité cognitive à abandonner leurs anciens souvenirs. Étonnamment, l’analyse du RNA-Seq a permis d’identifier des différences claires dans l’expression des transcripts entre les coureurs de courte et longue distance, en plus des souris sociales (dans l’environnement complexe). iii Le second projet consiste à découvrir comment les cellules épendymaires acquièrent les propriétés des CSNs in vitro ou la multipotence suite aux lésions in vivo (Chapitre IV). Une analyse du RNA-Seq a révélé que le transforming growth factor-β1 (TGF-β1) agit comme un régulateur, en amont des changements significatifs suite à une lésion de la moelle épinière. Nous avons alors confirmé la présence de cette cytokine suite à la lésion et caractérisé son rôle sur la prolifération, différentiation, et survie des cellules initiatrices de neurosphères de la moelle épinière. Nos résultats suggèrent que TGF-β1 régule l’acquisition et l’expression des propriétés de cellules souches sur les cellules épendymaires provenant de la moelle épinière.

Volatile Blood Pressure Due To Baroreflex and Autonomic Failure

An 85-year-old male was hospitalized because of deterioration of his general condition and infection of the tracheostoma. He had had laryngectomy, bilateral neck dissection and radiation therapy for a laryngeal carcinoma 5 years earlier. Despite a good recovery, he could not get up because of a new onset of postural symptoms (dizziness, lightheadedness, collapse). Late onset of baroreflex failure and autonomic nervous system failure were diagnosed. Volatility of blood pressure (supine hypertension, upright hypotension) was treated with NaCl supplement during the day and a short-acting antihypertensive (clonidine) at night. With this regimen, the patient could walk without support.

Optimizing Western Blots for the Detection of Endogenous α-Synuclein in the Enteric Nervous System

International audience

Mechanisms underlying activation of neural stem cells in the adult central nervous system

À la fin du 19e siècle, Dr. Ramón y Cajal, un pionnier scientifique, a découvert les éléments cellulaires individuels, appelés neurones, composant le système nerveux. Il a également remarqué la complexité de ce système et a mentionné l’impossibilité de ces nouveaux neurones à être intégrés dans le système nerveux adulte. Une de ses citations reconnues : “Dans les centres adultes, les chemins nerveux sont fixes, terminés, immuables. Tout doit mourir, rien ne peut être régénérer” est représentative du dogme de l’époque (Ramón y Cajal 1928). D’importantes études effectuées dans les années 1960-1970 suggèrent un point de vue différent. Il a été démontré que les nouveaux neurones peuvent être générés à l’âge adulte, mais cette découverte a créé un scepticisme omniprésent au sein de la communauté scientifique. Il a fallu 30 ans pour que le concept de neurogenèse adulte soit largement accepté. Cette découverte, en plus de nombreuses avancées techniques, a ouvert la porte à de nouvelles cibles thérapeutiques potentielles pour les maladies neurodégénératives. Les cellules souches neurales (CSNs) adultes résident principalement dans deux niches du cerveau : la zone sous-ventriculaire des ventricules latéraux et le gyrus dentelé de l’hippocampe. En condition physiologique, le niveau de neurogenèse est relativement élevé dans la zone sous-ventriculaire contrairement à l’hippocampe où certaines étapes sont limitantes. En revanche, la moelle épinière est plutôt définie comme un environnement en quiescence. Une des principales questions qui a été soulevée suite à ces découvertes est : comment peut-on activer les CSNs adultes afin d’augmenter les niveaux de neurogenèse ? Dans l’hippocampe, la capacité de l’environnement enrichi (incluant la stimulation cognitive, l’exercice et les interactions sociales) à promouvoir la neurogenèse hippocampale a déjà été démontrée. La plasticité de cette région est importante, car elle peut jouer un rôle clé dans la récupération de déficits au niveau de la mémoire et l’apprentissage. Dans la moelle épinière, des études effectuées in vitro ont démontré que les cellules épendymaires situées autour du canal central ont des capacités d’auto-renouvellement et de multipotence (neurones, astrocytes, oligodendrocytes). Il est intéressant de noter qu’in vivo, suite à une lésion de la moelle épinière, les cellules épendymaires sont activées, peuvent s’auto-renouveller, mais peuvent seulement ii donner naissance à des cellules de type gliale (astrocytes et oligodendrocytes). Cette nouvelle fonction post-lésion démontre que la plasticité est encore possible dans un environnement en quiescence et peut être exploité afin de développer des stratégies de réparation endogènes dans la moelle épinière. Les CSNs adultes jouent un rôle important dans le maintien des fonctions physiologiques du cerveau sain et dans la réparation neuronale suite à une lésion. Cependant, il y a peu de données sur les mécanismes qui permettent l'activation des CSNs en quiescence permettant de maintenir ces fonctions. L'objectif général est d'élucider les mécanismes sous-jacents à l'activation des CSNs dans le système nerveux central adulte. Pour répondre à cet objectif, nous avons mis en place deux approches complémentaires chez les souris adultes : 1) L'activation des CSNs hippocampales par l'environnement enrichi (EE) et 2) l'activation des CSNs de la moelle épinière par la neuroinflammation suite à une lésion. De plus, 3) afin d’obtenir plus d’information sur les mécanismes moléculaires de ces modèles, nous utiliserons des approches transcriptomiques afin d’ouvrir de nouvelles perspectives. Le premier projet consiste à établir de nouveaux mécanismes cellulaires et moléculaires à travers lesquels l’environnement enrichi module la plasticité du cerveau adulte. Nous avons tout d’abord évalué la contribution de chacune des composantes de l’environnement enrichi à la neurogenèse hippocampale (Chapitre II). L’exercice volontaire promeut la neurogenèse, tandis que le contexte social augmente l’activation neuronale. Par la suite, nous avons déterminé l’effet de ces composantes sur les performances comportementales et sur le transcriptome à l’aide d’un labyrinthe radial à huit bras afin d’évaluer la mémoire spatiale et un test de reconnaissante d’objets nouveaux ainsi qu’un RNA-Seq, respectivement (Chapitre III). Les coureurs ont démontré une mémoire spatiale de rappel à court-terme plus forte, tandis que les souris exposées aux interactions sociales ont eu une plus grande flexibilité cognitive à abandonner leurs anciens souvenirs. Étonnamment, l’analyse du RNA-Seq a permis d’identifier des différences claires dans l’expression des transcripts entre les coureurs de courte et longue distance, en plus des souris sociales (dans l’environnement complexe). iii Le second projet consiste à découvrir comment les cellules épendymaires acquièrent les propriétés des CSNs in vitro ou la multipotence suite aux lésions in vivo (Chapitre IV). Une analyse du RNA-Seq a révélé que le transforming growth factor-β1 (TGF-β1) agit comme un régulateur, en amont des changements significatifs suite à une lésion de la moelle épinière. Nous avons alors confirmé la présence de cette cytokine suite à la lésion et caractérisé son rôle sur la prolifération, différentiation, et survie des cellules initiatrices de neurosphères de la moelle épinière. Nos résultats suggèrent que TGF-β1 régule l’acquisition et l’expression des propriétés de cellules souches sur les cellules épendymaires provenant de la moelle épinière.

Emerging pathogens in the central nervous system: a cerebral abscess by Streptococcus porcinus

Brain abscesses can cause an incapacitating neurological deicit in up to 50% of patients, thus the reduction of these sequelae becomes the main goal of its timely and speciic surgical and medical treatment. With technological advances in bacteriological identiication and diagnostic imaging, the clinical suspicion can be conirmed, and the speciic etiological agent can be identiied in a larger number of cases. New pathogens have emerged through this process, such as Streptococcus porcinus, in which the ability to affect the central nervous system has not been documented. A clinical case is presented of a brain abscess in an immunocompetent patient, and its favorable response to surgical drainage t hrough a skull burr h ole and nee dle aspiration with antibiotic therapy (ceftriaxone, metronidazole and vancomycin) is discussed.

Infection of the central nervous system by Mycobacterium tuberculosis in patients infected with human immunodeficiency virus (the new neurotuberculosis)

Neurologic complications of HIV infection are numerous. This review focuses on the clinical presentation, diagnostic particularities and therapeutic issues of neurotuberculosis. The pertinent literature describing this important infection is succinctly summarized with a particular emphasis on the discussion of differences in clinical presentation between HIV-infected and -uninfected patients.

Interspecies study of the enteric nervous system and related pathologies

The enteric nervous system (ENS) modulates a number of digestive functions including well known ones, i.e. motility, secretion, absorption and blood flow, along with other critically relevant processes, i.e. immune responses of the gastrointestinal (GI) tract, gut microbiota and epithelial barrier . The characterization of the anatomical aspects of the ENS in large mammals and the identification of differences and similarities existing between species may represent a fundamental basis to decipher several digestive GI diseases in humans and animals. In this perspective, the aim of the present thesis is to highlight the ENS anatomical basis and pathological aspects in different mammalian species, such as horses, dogs and humans. Firstly, I designed two anatomical studies in horses:  “Excitatory and inhibitory enteric innervation of horse lower esophageal sphincter”.  “Localization of 5-hydroxytryptamine 4 receptor (5-HT4R) in the equine enteric nervous system”. Then I focused on the enteric dysfunctions, including:  A primary enteric aganglionosis in horses: “Extrinsic innervation of the ileum and pelvic flexure of foals with ileocolonic aganglionosis”.  A diabetic enteric neuropathy in dogs: “Quantification of nitrergic neurons in the myenteric plexus of gastric antrum and ileum of healthy and diabetic dogs”.  An enteric neuropathy in human neurological patients: “Functional and neurochemical abnormalities in patients with Parkinson's disease and chronic constipation”. The physiology of the GI tract is characterized by a high complexity and it is mainly dependent on the control of the intrinsic nervous system. ENS is critical to preserve body homeostasis as reflect by its derangement occurring in pathological conditions that can be lethal or seriously disabling to humans and animals. The knowledge of the anatomy and the pathology of the ENS represents a new important and fascinating topic, which deserves more attention in the veterinary medicine field.

Cardiac state diagnosis using higher order spectra of heart rate variability

Heart rate variability (HRV) refers to the regulation of the sinoatrial node, the natural pacemaker of the heart, by the sympathetic and parasympathetic branches of the autonomic nervous system. Heart rate variability analysis is an important tool to observe the heart's ability to respond to normal regulatory impulses that affect its rhythm. A computer-based intelligent system for analysis of cardiac states is very useful in diagnostics and disease management. Like many bio-signals, HRV signals are nonlinear in nature. Higher order spectral analysis (HOS) is known to be a good tool for the analysis of nonlinear systems and provides good noise immunity. In this work, we studied the HOS of the HRV signals of normal heartbeat and seven classes of arrhythmia. We present some general characteristics for each of these classes of HRV signals in the bispectrum and bicoherence plots. We also extracted features from the HOS and performed an analysis of variance (ANOVA) test. The results are very promising for cardiac arrhythmia classification with a number of features yielding a p-value < 0.02 in the ANOVA test.

Analysis of cardiac and epileptic signals using higher order spectra

The theory of nonlinear dyamic systems provides some new methods to handle complex systems. Chaos theory offers new concepts, algorithms and methods for processing, enhancing and analyzing the measured signals. In recent years, researchers are applying the concepts from this theory to bio-signal analysis. In this work, the complex dynamics of the bio-signals such as electrocardiogram (ECG) and electroencephalogram (EEG) are analyzed using the tools of nonlinear systems theory. In the modern industrialized countries every year several hundred thousands of people die due to sudden cardiac death. The Electrocardiogram (ECG) is an important biosignal representing the sum total of millions of cardiac cell depolarization potentials. It contains important insight into the state of health and nature of the disease afflicting the heart. Heart rate variability (HRV) refers to the regulation of the sinoatrial node, the natural pacemaker of the heart by the sympathetic and parasympathetic branches of the autonomic nervous system. Heart rate variability analysis is an important tool to observe the heart's ability to respond to normal regulatory impulses that affect its rhythm. A computerbased intelligent system for analysis of cardiac states is very useful in diagnostics and disease management. Like many bio-signals, HRV signals are non-linear in nature. Higher order spectral analysis (HOS) is known to be a good tool for the analysis of non-linear systems and provides good noise immunity. In this work, we studied the HOS of the HRV signals of normal heartbeat and four classes of arrhythmia. This thesis presents some general characteristics for each of these classes of HRV signals in the bispectrum and bicoherence plots. Several features were extracted from the HOS and subjected an Analysis of Variance (ANOVA) test. The results are very promising for cardiac arrhythmia classification with a number of features yielding a p-value < 0.02 in the ANOVA test. An automated intelligent system for the identification of cardiac health is very useful in healthcare technology. In this work, seven features were extracted from the heart rate signals using HOS and fed to a support vector machine (SVM) for classification. The performance evaluation protocol in this thesis uses 330 subjects consisting of five different kinds of cardiac disease conditions. The classifier achieved a sensitivity of 90% and a specificity of 89%. This system is ready to run on larger data sets. In EEG analysis, the search for hidden information for identification of seizures has a long history. Epilepsy is a pathological condition characterized by spontaneous and unforeseeable occurrence of seizures, during which the perception or behavior of patients is disturbed. An automatic early detection of the seizure onsets would help the patients and observers to take appropriate precautions. Various methods have been proposed to predict the onset of seizures based on EEG recordings. The use of nonlinear features motivated by the higher order spectra (HOS) has been reported to be a promising approach to differentiate between normal, background (pre-ictal) and epileptic EEG signals. In this work, these features are used to train both a Gaussian mixture model (GMM) classifier and a Support Vector Machine (SVM) classifier. Results show that the classifiers were able to achieve 93.11% and 92.67% classification accuracy, respectively, with selected HOS based features. About 2 hours of EEG recordings from 10 patients were used in this study. This thesis introduces unique bispectrum and bicoherence plots for various cardiac conditions and for normal, background and epileptic EEG signals. These plots reveal distinct patterns. The patterns are useful for visual interpretation by those without a deep understanding of spectral analysis such as medical practitioners. It includes original contributions in extracting features from HRV and EEG signals using HOS and entropy, in analyzing the statistical properties of such features on real data and in automated classification using these features with GMM and SVM classifiers.

Cardiac health diagnosis using higher order spectra and support vector machine

The Electrocardiogram (ECG) is an important bio-signal representing the sum total of millions of cardiac cell depolarization potentials. It contains important insight into the state of health and nature of the disease afflicting the heart. Heart rate variability (HRV) refers to the regulation of the sinoatrial node, the natural pacemaker of the heart by the sympathetic and parasympathetic branches of the autonomic nervous system. The HRV signal can be used as a base signal to observe the heart's functioning. These signals are non-linear and non-stationary in nature. So, higher order spectral (HOS) analysis, which is more suitable for non-linear systems and is robust to noise, was used. An automated intelligent system for the identification of cardiac health is very useful in healthcare technology. In this work, we have extracted seven features from the heart rate signals using HOS and fed them to a support vector machine (SVM) for classification. Our performance evaluation protocol uses 330 subjects consisting of five different kinds of cardiac disease conditions. We demonstrate a sensitivity of 90% for the classifier with a specificity of 87.93%. Our system is ready to run on larger data sets.

Higher order spectra based support vector machine for arrhythmia classification

Heart rate variability (HRV) refers to the regulation of the sinoatrial node, the natural pacemaker of the heart by the sympathetic and parasympathetic branches of the autonomic nervous system. HRV analysis is an important tool to observe the heart’s ability to respond to normal regulatory impulses that affect its rhythm. Like many bio-signals, HRV signals are non-linear in nature. Higher order spectral analysis (HOS) is known to be a good tool for the analysis of non-linear systems and provides good noise immunity. A computer-based arrhythmia detection system of cardiac states is very useful in diagnostics and disease management. In this work, we studied the identification of the HRV signals using features derived from HOS. These features were fed to the support vector machine (SVM) for classification. Our proposed system can classify the normal and other four classes of arrhythmia with an average accuracy of more than 85%.