Behavioral, Medical Imaging and Histopathological Features of a New Rat Model of Bone Cancer Pain
Notice bibliographique
Résumé
Pre-clinical bone cancer pain models mimicking the human condition are required to respond to clinical realities. Breast or prostate cancer patients coping with bone metastases experience intractable pain, which affects their quality of life. Advanced monitoring is thus required to clarify bone cancer pain mechanisms and refine treatments. In our model of rat femoral mammary carcinoma MRMT-1 cell implantation, pain onset and tumor growth were monitored for 21 days. The surgical procedure performed without arthrotomy allowed recording of incidental pain in free-moving rats. Along with the gradual development of mechanical allodynia and hyperalgesia, behavioral signs of ambulatory pain were detected at day 14 by using a dynamic weight-bearing apparatus. Osteopenia was revealed from day 14 concomitantly with disorganization of the trabecular architecture (µCT). Bone metastases were visualized as early as day 8 by MRI (T(1)-Gd-DTPA) before pain detection. PET (Na(18)F) co-registration revealed intra-osseous activity, as determined by anatomical superimposition over MRI in accordance with osteoclastic hyperactivity (TRAP staining). Pain and bone destruction were aggravated with time. Bone remodeling was accompanied by c-Fos (spinal) and ATF3 (DRG) neuronal activation, sustained by astrocyte (GFAP) and microglia (Iba1) reactivity in lumbar spinal cord. Our animal model demonstrates the importance of simultaneously recording pain and tumor progression and will allow us to better characterize therapeutic strategies in the future.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».