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Record W2907574023 · doi:10.71781/3505

Métrologie de la douleur animale sur modèles expérimentaux : développement et validation de biomarqueurs neuroprotéomiques

2017· dissertation· fr· W2907574023 on OpenAlexfundno aff
Colombe Otis

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicPain Mechanisms and Treatments
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchPfizer CanadaUniversité de MontréalPfizer
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La douleur est un phénomène complexe et dynamique comprenant un processus primaire et sensoriel, la nociception, auquel se rajoutent des réactions de défense et d'alarme psychophysiologiques. Ceci conduit au développement d'une véritable mémoire de la douleur, individuelle et modulée (plasticité neuronale) par des expériences précédentes de douleur, incluant entre autres, des phénomènes de sensibilisation nociceptive. Pour bien comprendre les mécanismes de sensibilisation centrale, les modèles animaux mimant les pathologies humaines sont d’une importance primordiale. Or, pour ce faire, nous avons proposé une série d'approches expérimentales translationnelles par le développement de modèles expérimentaux de douleur bovine, canine et murine afin de caractériser les atteintes du protéome spinal en fonction du niveau de douleur perçu par l'animal et d’identifier le (les) marqueur (s) potentiellement modulé (s) par la sensibilisation nociceptive. À l’aide de la neuroprotéomique, nous avons identifié sur un modèle bovin de douleur viscérale, la protéine transthyrétine (TTR) comme étant sous-exprimée dans le protéome spinal en présence de douleur et ce, vérifié également dans le modèle canin de douleur chronique liée à l’arthrose chirurgicale. Ces résultats suggèrent la possibilité d’entrevoir la TTR comme un biomarqueur potentiel de la douleur chronique. Notre découverte de la relation entre les niveaux spinaux de TTR par neuroprotéomique et l’hypersensibilité à la douleur dans les modèles bovin et canin soutiennent l’implication de composantes inflammatoires nociceptives et immunitaires. Par la suite, des procédures de validation métrologique des protocoles d’acclimatation et de conditions environnementales de manipulations ont permis d’identifier les méthodes d’évaluation de la douleur les plus fiables et sensibles. Le modèle d’induction de douleur arthrosique induite chimiquement (injection intra-articulaire de monosodium iodoacétate) chez le rat a ensuite démontré qu’une augmentation de l’expression temporelle des neuropeptides spinaux excitateurs tels que la substance P, le peptide relié au gène de la calcitonine, la bradykinine et celle du peptide inhibiteur somatostatine, supportaient le phénomène de sensibilisation centrale dans ce modèle, tout comme les évaluations fonctionnelles. Les différences observées entre les analgésiques sur les résultats fonctionnels ont été étayées par différentes influences sur les concentrations des neuropeptides spinaux, permettant ainsi d’augmenter la validité ainsi que la sensibilité des méthodes d’évaluation algésimétrique et biomécaniques de la douleur. Afin de développer un modèle expérimental de douleur chronique imitant plus étroitement la progression post-traumatique de l’arthrose, un modèle chirurgical a montré la possibilité d’induire des changements compatibles avec de la douleur pathologique chronique. Le modèle chirurgical d’induction de douleur arthrosique a induit des changements neurophysiologiques quantifiables associés à la sensibilisation centrale. Ces modifications des altérations fonctionnelles ont été concomitantes avec la libération de neuropeptides spinaux. La comparaison avec le modèle chimique a montré des modifications plus persistantes et moins agressives qui serait potentiellement utiles pour l'évaluation des modalités thérapeutiques dans l’arthrose. L’utilisation de la protéomique jumelée avec des méthodes d’évaluation comportementale afin de quantifier la douleur pourrait permettre une gestion complètement nouvelle de la douleur et du bien-être animal.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.024

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2017
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