Summary Animal models of human disease are a key component of translational research and yet there is often no consensus on which model is optimal for a particular disease. Here, we generated a database of 3,920 rodent models of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). Study designs were highly heterogeneous therefore few models had been cited more than once. Analysis of genetic models provided evidence for the role of adipose dysfunction and perturbation of the innate immune system in the progression of NAFLD. We identified that high-fat, high-fructose diets most closely recapitulate the human phenotype of NAFLD. There was substantial variability in the nomenclature of animal models; a consensus on terminology of specialist diets is needed. More broadly, this analysis demonstrates the variability in preclinical study design, which has implications for the reproducibility of in vivo experiments.

Pain is a complex experience that remains largely unexplored in naturalistic contexts, hindering our understanding of its neurobehavioral representation in ecologically valid settings. To address this, we employed a multimodal, data-driven approach integrating intracranial electroencephalography, pain self-reports, and facial expression quantification to characterize the neural and behavioral correlates of naturalistic acute pain in twelve epilepsy patients undergoing continuous monitoring with neural and audiovisual recordings. High self-reported pain states were associated with elevated blood pressure, increased pain medication use, and distinct facial muscle activations. Using machine learning, we successfully decoded individual participants' high versus low self-reported pain states from distributed neural activity patterns (mean AUC = 0.70), involving mesolimbic regions, striatum, and temporoparietal cortex. High self-reported pain states exhibited increased low-frequency activity in temporoparietal areas and decreased high-frequency activity in mesolimbic regions (hippocampus, cingulate, and orbitofrontal cortex) compared to low pain states. This neural pain representation remained stable for hours and was modulated by pain onset and relief. Objective facial expression changes also classified self-reported pain states, with results concordant with electrophysiological predictions. Importantly, we identified transient periods of momentary pain as a distinct naturalistic acute pain measure, which could be reliably differentiated from affect-neutral periods using intracranial and facial features, albeit with neural and facial patterns distinct from self-reported pain. These findings reveal reliable neurobehavioral markers of naturalistic acute pain across contexts and timescales, underscoring the potential for developing personalized pain interventions in real-world settings.

The classical drug development pipeline necessitates studies using animal models of human disease to gauge future efficacy in humans, however, there is a comparatively low conversion rate from success in animals to in humans. Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a complex chronic disease without any licensed therapies and hence a major field of animal research. We performed a meta-analysis of 414 interventional rodent studies (6,575 animals) in NAFLD to assess the mean difference in hepatic triglyceride content. 20 of 21 studied drug classes had similar efficacy with a mean difference of −30% hepatic triglyceride. However, when publication bias was accounted for, this reduced to −16% difference. Study characteristics were only able to account for a minority of variability on meta-regression, and we replicated previous findings of high risk of bias across 82% of cohorts. These findings build on previous work in preclinical neuroscience and help to explain the challenge of reproducibility and translation within the field of metabolism.

ABSTRACT Protein arginine N-methyl transferase 4 (PRMT4) asymmetrically dimethylates arginine residues of histone H3 and non-histone proteins. The overexpression of PRMT4 in several cancers has stimulated interest in the discovery of inhibitors as biological tools and potentially therapeutics. While several PRMT4 inhibitors have been reported, most display poor selectivity against other members of the PRMT family of methyl transferases. Here, we report the structure-based design of a new class of alanine containing 3-arylindoles as potent and selective PRMT4 inhibitors and describe key structure activity relationships for this class of compounds.