Development New Pain Targets in the Genomic Era
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal pain conditions, such low back pain, are characterized by a report of pain greater than expected based on the results of a standard physical evaluation. The pathophysiology of these conditions is largely unknown, we lack biological markers for accurate diagnosis, and conventional therapeutics have limited effectiveness. Growing evidence suggests that chronic pain conditions are associated with both physical and psychological triggers, which initiate pain amplification and psychological distress; thus, susceptibility is dictated by complex interactions between genetic and environmental factors. Herein, we will review phenotypic and genetic markers of common musculoskeletal pain conditions, selected based on their association with musculoskeletal pain in previous research. The phenotypic markers of greatest interest include measures of pain amplification and “psychological” measures (such as emotional distress, somatic awareness, psychosocial stress, and catastrophizing). Genetic polymorphisms reproducibly linked with musculoskeletal pain are found in genes contributing to serotonergic and adrenergic pathways. Elucidation of the biological mechanisms by which these markers contribute to the perception of pain in these patients will enable the development of novel effective drugs and methodologies that permit better diagnoses and approaches to personalized medicine. Acknowledgments for Grant Support • 1K12DSE022793/PHS HHS/United States • AG033906/AG/NIA NIH HHS/United States • P01 NS045685/NS/NINDS NIH HHS/United States • R01-DE16558/DE/NIDCR NIH HHS/United States • U01-DE017018/DE/NIDCR NIH HHS/United States Disclosure of Interest Substantial shareholders: Attagene, Inc., Algynomics, Inc.; Consultant: Clontech, Inc., Algynomics, Inc.; Officer position: Algynomics, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».