Advanced Dynamic Weight Bearing as an Observer-independent Measure of Hyperacute Hypersensitivity in Mice.

Contexte: Les méthodes standard d'évaluation de la douleur chez les rongeurs dépendent souvent de l'observateur, ce qui peut fausser les résultats. La mise en charge dynamique avancée offre une approche indépendante de l'observateur qui peut fournir des données objectives et fiables dans la recherche préclinique sur la douleur.Objectifs: L'objectif de cette étude était de caractériser l'utilisation de la mise en charge dynamique avancée dans l'évaluation des réponses murines à l'hypersensibilité hyperaiguë induite par l'isothiocyanate d'allyle et de répertorier les meilleures pratiques d'utilisation de l'appareil.Méthodes: Des souris C57BL/6J mâles ont reçu des injections intraplantaires de solution saline ou de solution d'isothiocyanate d'allyle à 0,1 % et ont été évaluées à l'aide du système de mise en charge dynamique avancée; les durées simultanées de léchage et de morsure des pattes, dépendantes de l'observateur, ont été mesurées. Les données obtenues par la mise en charge dynamique avancée ont été analysées à l'aide du logiciel propriétaire de Bioseb et corrélées aux résultats dépendants de l'observateur, avec des paramètres évalués pour optimiser les données collectées.Résultats: L'essai réalisé à l'aide de la mise en charge dynamique avancée a détecté des changements de poids et de distribution de surface liés à la douleur chez les souris traitées à l'isothiocyanate d'allyle, le poids des pattes et le placement de la surface étant corrélés au léchage et à la morsure des pattes. L'optimisation des paramètres de seuil ajustables a permis de réduire les coefficients de variabilité et d'augmenter la durée des données validées.Conclusion: L'essai réalisé à l'aide de la mise en charge dynamique avancée fournit une mesure efficace et impartiale de l'hypersensibilité hyperaiguë induite par les produits chimiques chez la souris. Les paramètres de détection du système de mise en charge dynamique avancée influencent la quantité de données validées et la variabilité, ce qui doit être pris en compte pour l'analyse des données dans les études futures.