A Novel Porcine Model of Traumatic Thoracic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) researchers have predominately utilized rodents and mice for in vivo SCI modeling and experimentation. From these small animal models have come many insights into the biology of SCI, and a growing number of novel treatments that promote behavioral recovery. It has, however, been difficult to demonstrate the efficacy of such treatments in human clinical trials. A large animal SCI model that is an intermediary between rodent and human SCI may be a valuable translational research resource for pre-clinically evaluating novel therapies, prior to embarking upon lengthy and expensive clinical trials. Here, we describe the development of such a large animal model. A thoracic spinal cord injury at T10/11 was induced in Yucatan miniature pigs (20-25 kg) using a weight drop device. Varying degrees of injury severity were induced by altering the height of the weight drop (5, 10, 20, 30, 40, and 50 cm). Behavioral recovery over 12 weeks was measured using a newly developed Porcine Thoracic Injury Behavior Scale (PTIBS). This scale distinguished locomotor recovery among animals of different injury severities, with strong intra-observer and inter-observer reliability. Histological analysis of the spinal cords 12 weeks post-injury revealed that animals with the more biomechanically severe injuries had less spared white matter and gray matter and less neurofilament immunoreactivity. Additionally, the PTIBS scores correlated strongly with the extent of tissue sparing through the epicenter of injury. This large animal model of SCI may represent a useful intermediary in the testing of novel pharmacological treatments and cell transplantation strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».