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Enregistrement W7115035319

Spinal senescence as a therapeutic target to treat painful disc degeneration

2025· dissertation· en· W7115035319 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDegeneration (medical)SenescenceDiseaseDegenerative diseaseIntervertebral discCentral nervous system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte: La lombalgie touche près de 80 % des individus au cours de leur vie et est fortement associée à la dégénérescence du disque intervertébral. Le vieillissement est un facteur de risque majeur, favorisant la détérioration progressive de la colonne vertébrale. La sénescence cellulaire, marquée par un arrêt irréversible du cycle cellulaire, joue un rôle essentiel dans ce processus, mais ses mécanismes exacts restent mal compris. Cette étude explore le lien entre la sénescence spinale, la dégénérescence et la douleur, en combinant les modèles humains et animaux. Le modèle murin sparc-/-, représentant un vieillissement prématuré, permet d’évaluer des stratégies d’intervention préventives. Méthodes: La sénescence cellulaire a été analysée dans la moelle épinière de donneurs humains (n = 11) et de souris sparc-/- (n = 8–10). La dégénérescence spinale humaine a été évaluée par radiographie (classification de Wilke) et les tissus ont été étudiés par immunofluorescence pour détecter les cellules sénescentes (les astrocytes, les microglies et les neurones). Les souris ont reçu un traitement sénolytique (o-Vanilline et RG-7112) dès 4 mois, avant la dégénérescence marquée. L’efficacité a été évaluée par les marqueurs de sénescence (p16 INK4a), gliaux (GFAP, Iba1) et neuronaux (NeuN). Résultats: Chez l’humain, une accumulation de cellules sénescentes a été observée dans la moelle épinière avec l’âge, les microglies et les neurones étant les types cellulaires les plus affectés. Les individus présentant des douleurs lombaires avaient tendance à montrer une dégénérescence plus prononcée, soutenant un lien potentiel entre la sénescence, la dégénérescence et la douleur. Chez les souris sparc-/-, un traitement sénolytique précoce a permis de cibler et d’éliminer efficacement les cellules sénescentes dans plusieurs types cellulaires de la moelle épinière. Cette intervention a empêché leur accumulation et a été associée à une réduction de la dégénérescence discale et des comportements liés à la douleur, renforçant l’hypothèse d’un lien causal entre la sénescence cellulaire et la douleur spinale. Conclusion: Cette étude met en évidence le rôle de la sénescence cellulaire dans la dégénérescence spinale et la douleur. Les données humaines confirment que la sénescence et la dégénérescence augmentent avec l’âge, notamment chez les individus souffrant de lombalgie. Le modèle murin sparc-/- démontre que l’intervention sénolytique précoce peut prévenir ou retarder ces processus, offrant une stratégie prometteuse pour combattre la dégénérescence et la douleur spinales liées à l’âge

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 enseignants0,002
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2025
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