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Record W7115035319

Spinal senescence as a therapeutic target to treat painful disc degeneration

2025· dissertation· en· W7115035319 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicSpine and Intervertebral Disc Pathology
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsDegeneration (medical)SenescenceDiseaseDegenerative diseaseIntervertebral discCentral nervous system
DOInot available

Abstract

fetched live from 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

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
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: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.023
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.276 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
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