SYM‐2081 A Kainate Receptor Antagonist Reduces Allodynia And Hyperalgesia In A Freeze Injury Model Of Neuropathic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Cold‐freeze injury at −4 degrees C to the rat sciatic nerve produces mechanical allodynia and thermal hyperalgesia [M.A. Kleive, P.S. Jungbluth, J.A. Uhlenkamp, K.C. Kajander, Cold injury to rat sciatic nerve induces thermal hyperalgesia or analgesia, 8th World Congress on Pain, Vancouver, BC, Canada, August 1996 (Abstract).]. The NMDA receptor, an excitatory amino acid (EAA) receptor, appears to be involved in the development of allodynia and hyperalgesia following nerve injury. The role, if any, of the kainate receptor, another EAA receptor, remains unknown. In the current study, we evaluated whether (2S,4R)‐4‐methylglutamic acid (SYM‐2081), a recently developed kainate receptor antagonist, attenuates increased responsiveness following cold injury to the sciatic nerve. During baseline testing, Sprague‐Dawley rats were evaluated for frequency of withdrawal from van Frey filaments and latency of withdrawal from a radiant thermal source. Animals were then anesthetized, the left sciatic nerve was exposed, and the nerve was cooled to −4 degrees C for 15 min (n = 24). For control rats (n = 24), all procedures were identical except that the nerve was maintained at 37 degrees C. Testing resumed on the third day following surgery. On the fifth post‐operative day, SYM‐2081 (150 or 100 mg/kg), fentanyl citrate (0.04 mg/kg) or vehicle was injected intraperitoneally. Injury to the rat sciatic nerve induced a significant increase in withdrawal frequency and a significant decrease in withdrawal latency (ANOVA, p < 0.05). SYM‐2081 and fentanyl significantly reduced these responses (p < 0.05). These results suggest that kainate and opioid receptors are involved in the mechanical allodynia and thermal hyperalgesia that develop following cold injury to the sciatic nerve.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».