Modulating the endocannabinoid pathway as treatment for peripheral neuropathic pain: a selected review of preclinical studies
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy-induced neuropathic pain is a distressing and commonly occurring side effect of many commonly used chemotherapeutic agents, which in some cases may prevent cancer patients from being able to complete their treatment. Cannabinoid based therapies have the potential to manage or even prevent pain associated with this syndrome. Pre-clinical animal studies that investigate the modulation of the endocannabinoid system (endogenous cannabinoid pathway) are being conducted to better understand the mechanisms behind this phenomenon. Five recent pre-clinical studies identified from Medline published between 2013 and 2016 were selected for review. All studies evaluated the effect of small-molecule agonists or antagonists on components of the endocannabinoid system in rats or mice, using cisplatin or paclitax-el-induced allodynia as a model of chemotherapy-induced neuropathic pain. Activation of the cannabinoid receptor-2 (CB-2) receptor by AM1710 blocked paclitaxel-induced mechanical and cold allodynia in one study. Four studies investigating the activation of both cannabinoid receptor-1 (CB-1) and CB-2 receptors by dual-agonists (WIN55,21 and CP55,940), or by the introduction of inhibitors of endocannabinoid metabolisers (URB597, URB937, JZL184, and SA-57) showed reduction of chemotherapy-induced al-lodynia. In addition, their results suggest that anti-allodynic effects may also be mediated by additional receptors, including TRPV1 and 5-hydroxytryptamine (5-HT1A). Pre-clinical studies demon-strate that the activation of endocannabinoid CB-1 or CB-2 receptors produces physiological effects in animal models, namely the reduction of chemotherapy-induced allodynia. These studies also provide in-sight into the biological mechanism behind the therapeutic utility of cannabis compounds in managing chemotherapy-induced neuropathic pain, and provide a basis for the conduct of future clinical studies in patients of this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».