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Enregistrement W2980219486 · doi:10.1113/jp278612

Differential impact of two critical respiratory centres in opioid‐induced respiratory depression in awake mice

2019· article· en· W2980219486 sur OpenAlexaff
Adrienn G. Varga, Brandon T. Reid, Brigitte L. Kieffer, Erica S. Levitt

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience of respiration and sleep
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésRespiratory systemOpioidRespiratory rateBrainstemMedicineAnesthesiaRespiratory failureDepression (economics)MorphinePharmacologyNeuroscienceReceptorInternal medicineBiologyHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS: The main cause of death from opioid overdose is respiratory depression due to the activation of µ-opioid receptors (MORs). We conditionally deleted MORs from neurons in two key areas of the brainstem respiratory circuitry (the Kölliker-Fuse nucleus (KF) and pre-Bötzinger complex (preBötC)) to determine their role in opioid-induced respiratory disturbances in adult, awake mice. Deletion of MORs from KF neurons attenuated respiratory rate depression at all doses of morphine. Deletion of MORs from preBötC neurons attenuated rate depression at the low dose, but had no effect on rate following high doses of morphine. Instead, high doses of morphine increased the occurrence of apnoeas. The results indicate that opioids affect distributed key areas of the respiratory network in a dose-dependent manner and countering the respiratory effects of high dose opioids via the KF may be an effective approach to combat overdose. ABSTRACT: The primary cause of death from opioid overdose is respiratory failure. High doses of opioids cause severe rate depression and increased risk of fatal apnoea, which correlate with increasing irregularities in breathing pattern. µ-Opioid receptors (MORs) are widely distributed throughout the brainstem respiratory network, but the mechanisms underlying respiratory depression are poorly understood. The medullary pre-Bötzinger complex (preBötC) and the pontine Kölliker-Fuse nucleus (KF) are considered critical for inducing opioid-related respiratory disturbances. We used a conditional knockout approach to investigate the roles and relative contribution of MORs in KF and preBötC neurons in opioid-induced respiratory depression in awake adult mice. The results revealed dose-dependent and region-specific opioid effects on the control of both respiratory rate and pattern. Respiratory depression induced by an anti-nociceptive dose of morphine was significantly attenuated following deletion of MORs from either the KF or the preBötC, suggesting cumulative network effects on respiratory rate control at low opioid doses. Deletion of MORs from KF neurons also relieved rate depression at near-maximal respiratory depressant doses of morphine. Meanwhile, deletion of MORs from the preBötC had no effect on rate following administration of high doses of morphine. Instead, a severe ataxic breathing pattern emerged with many apnoeas. We conclude that opioids affect distributed areas of the respiratory network and opioid-induced respiratory depression cannot be attributed to only one area in isolation. However, countering the effects of near maximal respiratory depressant doses of opioids in the KF may be a powerful approach to combat opioid overdose.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations133
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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