A comprehensive welfare scoring system for graft versus host disease clinical assessment in humanised mouse models used for pharmaceutical research
Notice bibliographique
Résumé
Immuno-oncology drug discovery increasingly relies on humanised mouse models of cancer due to limitations of murine surrogate tools and differences between mouse and human immune systems. Graft-versus-Host Disease (GvHD) is a significant complication following xenogeneic transplantation of human immune cells into mice, limiting their lifespan and impacting the utility of these studies. Existing GvHD scoring systems inadequately capture the disease's complexity, hampering optimal welfare management and clinical progression monitoring. We propose a comprehensive, practical scoring system for monitoring clinical signs of GvHD in humanised mice. It evaluates seven clinical signs reflecting disease complexity, sums the scores, and categorises overall GvHD severity into four stages, each with specific welfare actions. This refined tool reduces animal suffering through early detection and timely interventions, enabling mice to remain on studies where possible to maximise scientific impact. Our scoring system correlates with histological scores of GvHD-induced tissue damage across multiple organs, with liver and kidney histopathology ranking highly, unlike lung pathology. The system is reproducible among independent experimenters and versatile, effectively applied across multiple types of humanised mouse models and strains. It identifies common clinical signs including weight loss, swelling/reddening of extremities, fur condition, and posture changes, aiding users in distinguishing relevant signs. This system refines and standardises welfare decision-making, supporting the responsibility to minimise suffering when working with humanised mice.
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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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
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 ».