Novel therapies for cancer-induced bone pain
Notice bibliographique
Résumé
Cancer pain is a growing problem, especially with the substantial increase in cancer survival. Reports indicate that bone metastasis, whose primary symptom is bone pain, occurs in 65-75% of patients with advanced breast or prostate cancer. We optimized a preclinical in vivo model of cancer-induced bone pain (CIBP) involving the injection of Lewis Lung Carcinoma cells into the intramedullary space of the femur of C57BL/6 mice or transgenic mice on a C57BL/6 background. Mice gradually reduce the use of the affected limb, leading to altered weight bearing. Symptoms of secondary cutaneous heat sensitivity also manifest themselves. Following optimization, three potential analgesic treatments were assessed; 1) single ion channel targets (targeting the voltage-gated sodium channels NaV1.7, NaV1.8, or acid-sensing ion channels), 2) silencing Mu-opioid receptor-expressing neurons by modified botulinum compounds, and 3) targeting two inflammatory mediators simultaneously (nerve growth factor (NGF) and tumor necrosis factor (TNF)). Unlike global NaV1.8 knockout mice which do not show any reduction in CIBP-related behavior, embryonic conditional NaV1.7 knockout mice in sensory neurons exhibit a mild reduction in CIBP-linked behavior. Modified botulinum compounds also failed to cause a detectable analgesic effect. In contrast, inhibition of NGF and/or TNF resulted in a significant reduction in CIBP-driven weight-bearing alterations and prevented the development of secondary cutaneous heat hyperalgesia. Our results support the inhibition of these inflammatory mediators; and more strongly their dual inhibition to treat CIBP, given the superiority of combination therapies in extending the time needed to reach limb use score zero in our CIBP model.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».