Modality of hyperalgesia tested, not type of nerve damage, predicts pharmacological sensitivity in rat models of neuropathic pain
Notice bibliographique
Résumé
Although many types of nerve damage can cause neuropathic pain, there are substantial commonalities in neuropathic pain symptoms, and patients can be divided into sub-groups based on their symptom profile rather than etiology. Mechanism-based treatment suggests that pharmacotherapy should be chosen be based shared commonalities of symptoms rather than etiology. The aim of the present study was to determine whether type of injury (etiology) or behavioral endpoint (symptom) is a better predictor of pharmacological responsivity in the most commonly used rodent models of neuropathic pain. We used the chronic constriction injury (CCI) model to directly compare the temporal and pharmacological characteristics of four different types of evoked stimuli; heat, pressure, acetone cooling and punctate mechanical. We then compared heat hyperalgesia and mechanical allodynia endpoints across etiologies using the spinal nerve ligation (SNL) model. Evoked pain responses in both models had strikingly different temporal characteristics. We then tested three standard therapies for neuropathic pain from different drug classes, oxycodone, gabapentin, and amitriptyline. Notably, regardless of the model tested, or the time of onset, common endpoints showed near-identical pharmacological responses, and not all endpoints were equally sensitive to drug intervention within one model. Hypersensitivity to heat and pressure were highly responsive to oxycodone, gabapentin, and amitriptyline; whereas cold and mechanical allodynia were more difficult to reverse. Moreover, CCI- and SNL-induced mechanical allodynia was completely insensitive to amitriptyline treatment. We conclude that regardless of model and time course of presentation, different symptoms of peripheral neuropathy have unique pharmacological responses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,020 | 0,002 |
| 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 ».