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Enregistrement W4415007154 · doi:10.1101/2025.10.08.681005

Senolytic Therapy as a Preventive Strategy for Low Back Pain

2025· preprint· en· W4415007154 sur OpenAlexafffund
Saber Ghazizadeh Darband, Hosni Cherif, Matthew Mannarino, Juiena Sagir, Magali Millecamps, Jean Ouellet, Laura S. Stone, Lisbet Haglund

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiochemical effects in animals
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDegeneration (medical)Low back painInflammationIntervertebral discSenescenceBack painIntervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cell senescence drives inflammation and tissue breakdown and is a key hallmark of aging. Low back pain is strongly linked to age-related degeneration of spine tissues, and with an accumulation of senescent. Here we show that preventive administration of the senolytic agents o-vanillin and RG-7112 prevent the development of pain-related behaviour in young sparc -/- mice. Treated mice exhibit a reduction of senescence markers in the intervertebral discs, vertebral endplates, vertebral bone, and spinal cord, alongside a dampening of pro-inflammatory senescence-associated secretory factors in these tissues. This early senolytic intervention also preserves intervertebral disc volume and vertebral bone microarchitecture, indicating protection against structural degeneration of the spine. These findings demonstrate that targeting cellular senescence at an early stage can mitigate degenerative changes and pain, supporting senolytic therapy as a promising preventive strategy for musculoskeletal decline.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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