Sigma‐1 receptors control neuropathic pain and macrophage infiltration into the dorsal root ganglion after peripheral nerve injury
Notice bibliographique
Résumé
Neuron-immune interaction in the dorsal root ganglia (DRG) plays a pivotal role in the neuropathic pain development after nerve injury. Sigma-1 receptor (Sig-1R) is expressed by DRG neurons but its role in neuropathic pain is not fully understood. We investigated the effect of peripheral Sig-1R on neuroinflammation in the DRG after spared (sciatic) nerve injury (SNI) in mice. Nerve injury induced a decrease in NeuN staining along with the nuclear eccentricity and ATF3 expression in the injured DRG. Sig-1R was present in all DRG neurons examined, and after SNI this receptor translocated to the periphery of the soma and the vicinity of the nucleus, especially in injured ATF3 + neurons. In WT mice, injured DRG produced the chemokine CCL2, and this was followed by massive infiltration of macrophages/monocytes, which clustered mainly around sensory neurons with translocated Sig-1R, accompanied by robust IL-6 increase and mechanical allodynia. In contrast, Sig-1R knockout (Sig-1R-KO) mice showed reduced levels of CCL2, decreased macrophage/monocyte infiltration into DRG, and less IL-6 and neuropathic mechanical allodynia after SNI. Our findings point to an important role of peripheral Sig-1R in sensory neuron-macrophage/monocyte communication in the DRG after peripheral nerve injury; thus, these receptors may contribute to the neuropathic pain phenotype.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».