Mu-opioid receptors in nociceptive afferents produce a sustained suppression of hyperalgesia in chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
The latent sensitization model of chronic pain reveals that recovery from some types of long-term hyperalgesia is an altered state in which nociceptive sensitization persists but is suppressed by the ongoing activity of analgesic receptors such as μ-opioid receptors (MORs). To determine whether these MORs are the ones present in nociceptive afferents, we bred mice expressing Cre-recombinase under the Nav1.8 channel promoter (Nav1.8cre) with MOR-floxed mice (flMOR). These Nav1.8cre/flMOR mice had reduced MOR expression in primary afferents, as revealed by quantitative PCR, in situ hybridization, and immunofluorescence colocalization with the neuropeptide calcitonin gene-related peptide. We then studied the recovery from chronic pain of these mice and their flMOR littermates. When Nav1.8cre/flMOR mice were injected in the paw with complete Freund adjuvant they developed mechanical hyperalgesia that persisted for more than 2 months, whereas the responses of flMOR mice returned to baseline after 3 weeks. We then used the inverse agonist naltrexone to assess ongoing MOR activity. Naltrexone produced a robust reinstatement of hyperalgesia in control flMOR mice, but produced no effect in the Nav1.8/flMOR males and a weak reinstatement of hyperalgesia in Nav1.8/flMOR females. Naltrexone also reinstated swelling of the hind paw in flMOR mice and female Nav1.8cre/flMOR mice, but not male Nav1.8cre/flMOR mice. The MOR agonist DAMGO inhibited substance P release in flMOR mice but not Nav1.8cre/flMOR mice, demonstrating a loss of MOR function at the central terminals of primary afferents. We conclude that MORs in nociceptive afferents mediate an ongoing suppression of hyperalgesia to produce remission from chronic pain.
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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 | 0,003 | 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 ».