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Enregistrement W4414715874 · doi:10.1093/brain/awaf370

Transcriptome of the human C2 dorsal root ganglia in C1–2 arthrodesis surgery: insight for neck pain

2025· article· en· W4414715874 sur OpenAlexfundno aff
Asta Arendt-Tranholm, Ishwarya Sankaranarayanan, Cathryn Payne, Marisol Mancilla Moreno, Khadijah Mazhar, Natalie Yap, Abby P Chiu, Allison M Barry, Pooja J. Patel, Nikhil Nageshwar Inturi, Diana Tavares‐Ferreira, Anubhav G. Amin, Mahesh Karandikar, Jeffrey G. Jarvik, Judith A. Turner, Christoph P. Hofstetter, Michele Curatolo, Theodore J. Price

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeRéseau québécois de recherche sur la douleur
Mots-clésTranscriptomeDorsal root ganglionDorsumLumbarSomatosensory systemSensory systemArthrodesisTrigeminal ganglion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurons in the dorsal root ganglion (DRG) receive and transmit sensory information from the tissues they innervate and from the external environment. Upper cervical (C1-C2) DRGs are functionally unique as they receive input from the neck, head and occipital cranial dura, the latter two of which are also innervated by the trigeminal ganglion (TG). The C2 DRG also plays an important role in neck pain, a common and disabling disorder that is poorly understood. Advanced transcriptomic approaches have significantly improved our ability to characterize RNA expression patterns at single-cell resolution in the DRG and TG, but no previous studies have characterized the C2 DRG. Our aim was to use single-nucleus and spatial transcriptomic approaches to create a molecular map of C2 DRGs from patients undergoing arthrodesis surgery with ganglionectomy. Patients with acute (<3 months) or chronic (≥3 months) neck pain were enrolled and completed patient-reported outcome and somatosensory measures prior to surgery. C2 DRGs were characterized with bulk, single-nucleus and spatial RNA sequencing technologies from 22 patients. Through a comparative analysis to published datasets of the lumbar DRG and TG, neuronal clusters identified in both TG and DRG were identified in the C2 DRG. Therefore, our study characterizes the molecular composition of human C2 neurons and establishes their similarity with unique characteristics of subsets of TG neurons. We identified differentially expressed genes in endothelial, fibroblast and myelinating Schwann cells associated with chronic pain, including FGFBP2, C8orf34 and EFNA1, which have been identified in previous genome- and transcriptome-wide association studies. Our work provides the first characterization of the human C2 DRG and identifies altered gene expression patterns associated with chronic neck pain. This work establishes a foundation for the exploration of painful disorders in humans affecting the cervical spine.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,277 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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