An approach to identify microRNAs involved in neuropathic pain following a peripheral nerve injury
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral nerve injury alters the expression of hundreds of proteins in dorsal root ganglia (DRG). Targeting some of these proteins has led to successful treatments for acute pain, but not for sustained post-operative neuropathic pain. The latter may require targeting multiple proteins. Since a single microRNA (miR) can affect the expression of multiple proteins, here, we describe an approach to identify chronic neuropathic pain-relevant miRs. We used two variants of the spared nerve injury (SNI): Sural-SNI and Tibial-SNI and found distinct pain phenotypes between the two. Both models induced strong mechanical allodynia, but only Sural-SNI rats maintained strong mechanical and cold allodynia, as previously reported. In contrast, we found that Tibial-SNI rats recovered from mechanical allodynia and never developed cold allodynia. Since both models involve nerve injury, we increased the probability of identifying differentially regulated miRs that correlated with the quality and magnitude of neuropathic pain and decreased the probability of detecting miRs that are solely involved in neuronal regeneration. We found seven such miRs in L3-L5 DRG. The expression of these miRs increased in Tibial-SNI. These miRs displayed a lower level of expression in Sural-SNI, with four having levels lower than those in sham animals. Bioinformatic analysis of how these miRs could affect the expression of some ion channels supports the view that, following a peripheral nerve injury, the increase of the seven miRs may contribute to the recovery from neuropathic pain while the decrease of four of them may contribute to the development of chronic neuropathic pain. The approach used resulted in the identification of a small number of potentially neuropathic pain relevant miRs. Additional studies are required to investigate whether manipulating the expression of the identified miRs in primary sensory neurons can prevent or ameliorate chronic neuropathic pain following peripheral nerve injuries.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».