Interleukin-8 as a therapeutic target for chronic low back pain: Upregulation in human cerebrospinal fluid and pre-clinical validation with chronic reparixin in the SPARC-null mouse model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is the leading global cause of disability and is associated with intervertebral disc degeneration (DD) in some individuals. However, many adults have DD without LBP. Understanding why DD is painful in some and not others may unmask novel therapies for chronic LBP. The objectives of this study were to a) identify factors in human cerebrospinal fluid (CSF) associated with chronic LBP and b) examine their therapeutic utility in a proof-of-concept pre-clinical study. METHODS: Pain-free human subjects without DD, pain-free human subjects with DD, and patients with chronic LBP linked to DD were recruited and lumbar MRIs, pain and disability levels were obtained. CSF was collected and analyzed by multiplex cytokine assay. Interleukin-8 (IL-8) expression was confirmed by ELISA in CSF and in intervertebral discs. The SPARC-null mouse model of progressive, age-dependent DD and chronic LBP was used for pre-clinical validation. Male SPARC-null and control mice received systemic Reparixin, a CXCR1/2 (receptors for IL-8 and murine analogues) inhibitor, for 8 weeks. Behavioral signs of axial discomfort and radiating pain were assessed. Following completion of the study, discs were excised and cultured, and conditioned media was evaluated with a protein array. FINDINGS: IL-8 was elevated in CSF of chronic LBP patients with DD compared to pain-free subjects with or without DD. Chronic inhibition with reparixin alleviated low back pain behaviors and attenuated disc inflammation in SPARC-null mice. INTERPRETATION: These studies suggest that the IL-8 signaling pathway is a viable therapy for chronic LBP. FUND: Supported by NIH, MMF, CIHR and FRQS.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».