Cancer pain and neuropathic pain are associated with A <b> <i>β</i> </b> sensory neuronal plasticity in dorsal root ganglia and abnormal sprouting in lumbar spinal cord
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that there are both nociceptive and neuropathic components of cancer-induced pain. We have observed that changes in intrinsic membrane properties and excitability of normally non-nociceptive Aβ sensory neurons are consistent in rat models of peripheral neuropathic pain and cancer-induced pain. This has prompted a comparative investigation of the intracellular electrophysiological characteristics of sensory neurons and of the ultrastructural morphology of the dorsal horn in rat models of neuropathic pain and cancer-induced pain. Neuropathic pain model rats were induced with a polyethylene cuff implanted around a sciatic nerve. Cancer-induced pain model rats were induced with mammary rat metastasis tumour-1 rat breast cancer or MATLyLu rat prostate cancer cells implanted into the distal epiphysis of a femur. Behavioural evidence of nociception was detected using von Frey tactile assessment. Aβ-fibre low threshold mechanoreceptor neurons in both cancer-induced pain and neuropathic pain models exhibited slower dynamics of action potential genesis, including a wider action potential duration and lower action potential amplitude compared to those in control animals. Enhanced excitability of Aβ-fibre low threshold mechanoreceptor neurons was also observed in cancer-induced pain and neuropathic pain models. Furthermore, both cancer-induced pain and neuropathic pain models showed abundant abnormal axonal sprouting in bundles of myelinated axons in the ipsilateral spinal laminae IV and V. The patterns of changes show consistency between rat models of cancer-induced pain and neuropathic pain. These findings add to the body of evidence that animal models of cancer-induced pain and neuropathic pain share features that may contribute to the peripheral and central sensitization and tactile hypersensitivity in both pain states.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».