Neuronal and microglial mechanisms for neuropathic pain in the spinal dorsal horn and anterior cingulate cortex
Notice bibliographique
Résumé
Neuropathic pain is a debilitating chronic pain condition occurring after damage in the nervous system and is refractory to the currently available treatments. Major challenges include elucidating its mechanisms and developing new medications to treat it. Nerve injury-induced pain hypersensitivity involves aberrant excitability in spinal dorsal horn (SDH) neurons as a consequence of dysfunction of inhibitory interneurons and of hyperactivity of glial cells, especially microglia, the immune cells of the central nervous system. Evidence of this is found using animal models to investigate the molecular and cellular mechanisms of neuropathic pain. The pathologically altered somatosensory signals in the SDH then convey to the brain regions, including the anterior cingulate cortex (ACC). In these regions, nerve injury produces pre- and postsynaptic long-term plasticity, which contributes to negative emotions and anxiety associated with chronic pain conditions. Furthermore, recent evidence also indicates that the descending projection pathways from the ACC directly and indirectly to the SDH (the top-down corticospinal network) regulate nociceptive sensory transmission in the SDH. Thus, understanding a possible connection between the SDH and ACC, including a neuron-microglia interaction, may provide us with insights into the mechanisms used to amplify pain signals related to neuropathic pain and clues to aid the development of new therapeutic agents for the management of chronic pain. This article is part of the special article series "Pain".
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».