Bifunctional Peptide-Based Opioid Agonist–Nociceptin Antagonist Ligands for Dual Treatment of Acute and Neuropathic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Drugs able to treat both nociceptive and neuropathic pain effectively without major side effects are lacking. We developed a bifunctional peptide-based hybrid (KGNOP1) that structurally combines a mu-opioid receptor agonist (KGOP1) with antinociceptive activity and a weak nociceptin receptor antagonist (KGNOP3) with anti-neuropathic pain activity. We investigated KGNOP1-related behavioral effects after intravenous administration in rats by assessing thermal nociception, cold hyperalgesia in a model of neuropathic pain induced by chronic constriction injury of the sciatic nerve, and plethysmography parameters including inspiratory time (TI) and minute ventilation (VM) in comparison to the well-known opioid analgesics, tramadol and morphine. Time-course and dose-dependent effects were investigated for all behavioral parameters to determine the effective doses 50% (ED50). Pain-related effects on cold hyperalgesia were markedly increased by KGNOP1 as compared to KGNOP3 and tramadol (ED50: 0.0004, 0.32, and 12.1 μmol/kg, respectively), whereas effects on thermal nociception were significantly higher with KGNOP1 as compared to morphine (ED50: 0.41 and 14.7 μmol/kg, respectively). KGNOP1 and KGOP1 produced a larger increase in TI and deleterious decrease in VM in comparison to morphine and tramadol (ED50(TI): 0.63, 0.52, 12.2, and 50.9 μmol/kg; ED50(VM): 0.57, 0.66, 10.6, and 50.0 μmol/kg, respectively). Interestingly, the calculated ratios of anti-neuropathic pain/antinociceptive to respiratory effects revealed that KGNOP1 was safer than tramadol (ED50 ratio: 5.44 × 10 vs 0.24) and morphine (ED50 ratio: 0.72 vs 1.39). We conclude that KGNOP1 is able to treat both experimental neuropathic and nociceptive pain, more efficiently and safely than tramadol and morphine, respectively, and thus should be a candidate for future clinical developments.
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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 ».