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Enregistrement W3081130987 · doi:10.7554/elife.54693

Senotherapeutic drugs for human intervertebral disc degeneration and low back pain

2020· article· en· W3081130987 sur OpenAlexafffund
Hosni Cherif, Daniel G. Bisson, Matthew Mannarino, Oded Rabau, Jean Ouellet, Lisbet Haglund

Notice bibliographique

RevueeLife · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensShriners Hospitals for Children - CanadaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchArthritis SocietyRéseau de Recherche en Santé Buccodentaire et Osseuse
Mots-clésIntervertebral discCell biologySenescenceBiologyApoptosisEx vivoPhenotypeIn vivoCancer researchPharmacologyGeneGeneticsAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular senescence is a contributor to intervertebral disc (IVD) degeneration and low back pain. Here, we found that RG-7112, a potent mouse double-minute two protein inhibitor, selectively kills senescent IVD cells through apoptosis. Gene expression pathway analysis was used to compare the functional networks of genes affected by RG-7112, a pure synthetic senolytic with o-Vanillin a natural and anti-inflammatory senolytic. Both affected a functional gene network related to cell death and survival. O-Vanillin also affected networks related to cell cycle progression as well as connective tissue development and function. Both senolytics effectively decreased the senescence-associated secretory phenotype (SASP) of IVD cells. Furthermore, bioavailability and efficacy were verified ex vivo in the physiological environment of degenerating intact human discs where a single dose improved disc matrix homeostasis. Matrix improvement correlated with a reduction in senescent cells and SASP, supporting a translational potential of targeting senescent cells as a therapeutic intervention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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