A novel preparation to study rat pancreatic spinal and vagal mechanosensitive afferents <i>in vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
The management of pancreatic pain is a significant clinical problem so understanding of how sensory signals are generated in pancreatic tissue is fundamental. We aimed to characterize mechanosensitive and chemosensitive properties of pancreatic spinal and vagal afferents in vitro. Spinal and vagal afferent preparations from Sprague-Dawley rats were established incorporating the left splanchnic nerve or vagus nerves respectively. The common bile duct was cannulated for distension of the pancreatic duct with fluid. Nerve discharge evoked by blunt probing, duct distension or electrical stimulation was obtained from teased nerve bundles using standard extra-cellular recording. Discharge from 197 spinal afferent bundles was recorded, of which 57% displayed spontaneous activity. Blunt probing revealed 61 mechanosensitive receptive fields which were associated primarily with arteries/blood vessels (33/61) and the parenchyma (22/61). All mechanosensitive responses were slowly adapting, with 33% continuing to discharge after termination of the stimulus and 60% displaying a response threshold <10 g. Application of chemical mediators (bradykinin, histamine, 5-hydroxytryptamine, cholecystokinin octapeptide) evoked a response from 31/57 units, with 33% excitatory and 23% inhibitory. Spontaneous discharge was recorded from 72% of 135 vagal bundles. Mechanosensitive receptive fields were not identified in the pancreas but were evident in adjacent organs. No spinal or vagal afferent response to duct distension was obtained. In conclusion, pancreatic mechanosensitive spinal afferents are common, in contrast to pancreatic mechanosensitive vagal afferents indicating that pancreatic sensory innervation is predominantly spinal. Chemosensitive spinal afferent nerve endings are present in the pancreas and respond to a variety of inflammatory and physiological mediators.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».