The dichotomous role of epiregulin in pain
Notice bibliographique
Résumé
It has recently been shown that epidermal growth factor receptor (EGFR) contributes to the pathogenesis of pain. We scanned genetic markers within genes coding for receptors of the EGFR family (EGFR, ERBB2, ERBB3, and ERBB4) and their ligands (AREG, BTC, EGF, EPGN, EREG, HBEGF, MUC4, NRG1, NRG2, NRG3, NRG4, and TGFA) for association with self-reported pain intensity in patients with chronic facial pain who participated in the Orofacial Pain: Prospective Evaluation and Risk Assessment (OPPERA) cohort. We found that only epiregulin (EREG) was associated with pain. The strongest effect was observed for a minor allele at rs6836436 in EREG, which was associated with lower chronic pain intensity. However, the same allele was associated with higher facial pain intensity among cases with recent onset of facial pain. Similar trends were observed in an independent cohort of UK Biobank (UKB) where the minor allele at rs6836436 was associated with a higher number of acute pain sites but a lower number of chronic pain sites. Expression quantitative trait loci analyses established rs6836436 as a loss-of-function variant of EREG. Finally, we investigated the functional role of EREG using mouse models of chronic and acute pain. Injecting mice with an EREG monoclonal antibody reversed established mechanosensitivity in the complete Freund's adjuvant and spared nerve injury models of chronic pain. However, the EREG monoclonal antibody prolonged allodynia when administered during the development of complete Freund's adjuvant-induced mechanosensitivity and enhanced pain behavior in the capsaicin model of acute pain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».