Development of an in vivo mouse model of discogenic low back pain
Notice bibliographique
Résumé
Discogenic low back pain (DLBP) is extremely common and costly. Effective treatments are lacking due to DLBP's unknown pathogenesis. Currently, there are no in vivo mouse models of DLBP, which restricts research in this field. The aim of this study was to establish a reliable DLBP model in mouse that captures the pathological changes in the disc and allows longitudinal pain testing. The model was generated by puncturing the mouse lumbar discs (L4/5, L5/6, and L6/S1) and removing the nucleus pulposus using a microscalpel under the microscope. Histology, molecular pathways, and pain-related behaviors were examined. Over 12 weeks post-surgery, animals displayed the mechanical, heat, and cold hyperalgesia along with decreased burrowing and rearing. Histology showed progressive disc degeneration with loss of disc height, nucleus pulposus reduction, proteoglycan depletion, and annular fibrotic disorganization. Immunohistochemistry revealed a substantial increase in inflammatory mediators at 2 and 4 weeks. Nerve growth factor was upregulated from 2 weeks to the end of the experiment. Nerve fiber ingrowth was induced in the injured discs after 4 weeks. Disc-puncture also produced an upregulation of neuropeptides in dorsal root ganglia neurons and an activation of glial cells in the spinal cord dorsal horn. These findings indicate that the cellular and structural changes in discs, as well as peripheral and central nervous system plasticity, paralleled persistent, and robust behavioral pain responses. Therefore, this mouse DLBP model could be used to investigate mechanisms underlying discogenic pain, thereby facilitating effective drug screening and development of treatments for DLBP.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».