A Unilateral Cervical Spinal Cord Contusion Injury Model in Non-Human Primates ( <i>Macaca mulatta</i> )
Notice bibliographique
Résumé
The development of a non-human primate (NHP) model of spinal cord injury (SCI) based on mechanical and computational modeling is described. We scaled up from a rodent model to a larger primate model using a highly controllable, friction-free, electronically-driven actuator to generate unilateral C6-C7 spinal cord injuries. Graded contusion lesions with varying degrees of functional recovery, depending upon pre-set impact parameters, were produced in nine NHPs. Protocols and pre-operative magnetic resonance imaging (MRI) were used to optimize the predictability of outcomes by matching impact protocols to the size of each animal's spinal canal, cord, and cerebrospinal fluid space. Post-operative MRI confirmed lesion placement and provided information on lesion volume and spread for comparison with histological measures. We evaluated the relationships between impact parameters, lesion measures, and behavioral outcomes, and confirmed that these relationships were consistent with our previous studies in the rat. In addition to providing multiple univariate outcome measures, we also developed an integrated outcome metric describing the multivariate cervical SCI syndrome. Impacts at the higher ranges of peak force produced highly lateralized and enduring deficits in multiple measures of forelimb and hand function, while lower energy impacts produced early weakness followed by substantial recovery but enduring deficits in fine digital control (e.g., pincer grasp). This model provides a clinically relevant system in which to evaluate the safety and, potentially, the efficacy of candidate translational therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».