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Enregistrement W4390913401 · doi:10.1101/2024.01.15.575738

Senolytic Treatment for Low Back Pain

2024· preprint· en· W4390913401 sur OpenAlexafffund
Matthew Mannarino, Hosni Cherif, Saber Ghazizadeh, Oliver Wu Martinez, Kai Sheng, Elsa Cousineau, Seunghwan Lee, Magali Millecamps, Chan Gao, Jean Ouellet, Laura S. Stone, Lisbet Haglund

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensShriners Hospitals for Children - CanadaMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchArthritis SocietyRéseau de Recherche en Santé Buccodentaire et Osseuse
Mots-clésMedicineSpinal cordLow back painVanillinSenescenceInternal medicinePharmacologyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Senescent cells (SnCs) accumulate due to aging and external cellular stress throughout the body. They adopt a senescence-associated secretory phenotype (SASP) and release inflammatory, and degenerative factors that actively contribute to age-related diseases such as low back pain (LBP). The senolytics, o-Vanillin and RG-7112, remove senescent human intervertebral (IVD) cells and reduce SASP release, but it is not known if they can treat LBP. sparc -/- mice, with LBP, were treated orally with o-Vanillin and RG-7112 as single or combination treatments. Treatment reduced LBP and SASP factor release and removed SnCs from the IVD and spinal cord. Treatment also lowered degeneration score in the IVDs, improved vertebral bone quality, and reduced the expression of pain markers in the spinal cord. The result indicates that RG-7112 and o-Vanillin with the combination treatment providing the strongest effect are potential disease-modifying drugs for LBP and other painful disorders where cell senescence is implicated. One Sentence Summary: Senolytics drugs can reduce back pain

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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