Analgesic synergy between opioid and α<sub>2</sub>‐adrenoceptors
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Opioid and α2 -adrenoceptor agonists are potent analgesic drugs and their analgesic effects can synergize when co-administered. These supra-additive interactions are potentially beneficial clinically; by increasing efficacy and/or reducing the total drug required to produce sufficient pain relief, undesired side effects can be minimized. However, combination therapies of opioids and α2 -adrenoceptor agonists remain underutilized clinically, in spite of a large body of preclinical evidence describing their synergistic interaction. One possible obstacle to the translation of preclinical findings to clinical applications is a lack of understanding of the mechanisms underlying the synergistic interactions between these two drug classes. In this review, we provide a detailed overview of the interactions between different opioid and α2 -adrenoceptor agonist combinations in preclinical studies. These studies have identified the spinal cord as an important site of action of synergistic interactions, provided insights into which receptors mediate these interactions and explored downstream signalling events enabling synergy. It is now well documented that the activation of both μ and δ opioid receptors can produce synergy with α2 -adrenoceptor agonists and that α2 -adrenoceptor agonists can mediate synergy through either the α2A or the α2C adrenoceptor subtypes. Current hypotheses surrounding the cellular mechanisms mediating opioid-adrenoceptor synergy, including PKC signalling and receptor oligomerization, and the evidence supporting them are presented. Finally, the implications of these findings for clinical applications and drug discovery are discussed. LINKED ARTICLES: This article is part of a themed section on Opioids: New Pathways to Functional Selectivity. To view the other articles in this section visit http://dx.doi.org/10.1111/bph.2015.172.issue-2.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».