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Record W7162126477 · doi:10.82308/37709

The role of mechano-sensitive ion channels in osteoarthritis pain

2015· dissertation· en· W7162126477 on OpenAlexaboutno aff
Haitian He

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicIon channel regulation and function
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAnimal modelPotassium channel

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’arthrose est une maladie invalidante touchant 27 millions de personnes aux États-Unis et 4.2 millions de Canadiens. Elle est caractérisée principalement par une douleur, qui se manifeste par une hypersensibilité aux stimulations mécaniques suite à un mouvement ou à la palpation des jointures. Les mécanismes sous-jacents cette hypersensibilité demeurent cependant inexpliqués. Le présent projet vise à examiner les changements induits par l’arthrose dans l’activité des canaux mécanosensibles (MSCs) exprimés dans les neurones répondant aux stimuli douloureux (nocicepteurs) qui innervent les articulations. Ces canaux convertissent les stimuli mécaniques en signaux électriques. A l’aide d’un modèle murin d’arthrose, qui reproduit la physiopathologie et la douleur articulaire, nous examinons si des altérations dans l’activité des MSCs présents dans les nocicepteurs des articulations est un facteur important pour la douleur arthritique. Notre hypothèse est que l’arthrose sensibilise les MSCs aux stimulations mécaniques, et que de bloquer l’activité de ces canaux chez les souris arthritiques réduira non-seulement cette hypersensibilité au niveau cellulaire, mais également leurs comportements associés à la douleur. En utilisant des neurones dissociés provenant de souris en santé et de souris arthritiques, nous avons effectué des enregistrements électrophysiologiques sur les nocicepteurs des genoux. Nos données démontrent que ces nocicepteurs, dont l’activation est mécanique, ont un seuil d’excitabilité minimum réduit, et que cette hypersensibilité accroit également les courants engendrés par les stimuli mécaniques. L’analyse des courbes iV des canaux ioniques indiquent que les MSCs présents dans les cellules en santé soient les mêmes que ceux des cellules arthritiques. De plus, nous avons démontré que le peptide GsTMx4 (extrait de l’araignée Grammostola spatulata et qui a pour propriété de bloquer les MSCs) est efficace pour bloquer les MSCs des récepteurs nociceptifs des genoux. Finalement, une injection de GsMTx4 avant la flexion ou l’extension de l’articulation réduit de façon significative les scores de douleurs des souris arthritiques. En résumé, notre modèle de douleur arthritique démontre donc que les MSCs exprimés par les nocicepteurs sont hypersensibilisés aux stimuli mécaniques et contribuent significativement à la douleur arthritique. Nos données suggèrent qu’un traitement ciblant spécifiquement les MSCs pourrait avoir des effets bénéfiques chez les patients souffrant d’arthrose en réduisant leurs douleurs.

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)0.001
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 score0.002
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
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 head0.006
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.228 · 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
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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