Investigating Opioid‐induced Respiratory Depression and Analgesia Using Larval Zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Opioid drugs present the severe side‐effect of respiratory depression which can be lethal. In fact, every year, in North America, over 70,000 people die of opioid overdose. Our current understanding is limited due to a lack of simple and amenable animal models to study the effects of opioid drugs on the nervous system. We aim to understand respiratory depression and analgesia by opioid drugs using novel zebrafish models, allowing for high throughput drug screening and gene editing. Using these models, we will demonstrate whether respiratory depression can be reversed by serotonergic agonists, glutamatergic modulators and calcium channel activators. Methods We have established phenotype‐based approaches using in‐vivo zebrafish models of respiratory depression and analgesia by fentanyl, a clinically relevant opioid analgesic. To quantify respiratory depression, we measured respiratory activity by recording mandible movements in 12–14 day post‐fertilization larvae. To quantify analgesia, we measured the escape swimming response to nociceptive stimuli such as formalin and administered fentanyl to induce analgesia. To show that μ‐opioid receptors (MORs) are expressed in respiratory circuits in the brainstem, we used in‐situ hybridization for Oprm1 (mRNA of the MOR). Results In comparing respiratory sensitivity to opioids between zebrafish strains, we showed that Tübingen (TU) fish did not respond to fentanyl (1μM, P=0.4240 , n=9), whereas AB fish showed pronounced respiratory rate depression (54±7.7% decrease, P<0.001 , n=11). Zebrafish crossed between AB and TU did not show respiratory depression ( P=0.104 , n=7). In AB zebrafish, a dose‐dependent decrease in respiratory rate was observed, with 1μM fentanyl showing the most potent respiratory depression ( P=0.01 , n=11). The opioid receptor antagonist naloxone (5μM) or the selective MOR antagonist CTAP (4μM) reversed respiratory depression to baseline levels ( P=0.002 , n=8). Similarly, respiratory depression was reversed by the positive allosteric modulator of AMPA receptors CX614 (50μM, P=0.187 , n=10) or the serotonergic 5‐HT 4 agonist BIMU8 (10μM, P=0.024 , n=6). To test the role of N‐type calcium channels, we showed that nefiracetam, a calcium channel activator, reversed respiratory depression by fentanyl (57±19%, P=0.002 , n=9). Formalin (0.05%) significantly increased swimming velocity (320±313% of baseline, P=0.003 , n=24–30), which was reduced by fentanyl (3μM, 117±151%, n=10). The effect of fentanyl was blocked by naloxone (5μM, P=0.001 , n=16) and CTAP (4μM, P=0.029 , n=16). MOR mRNA was expressed in the medulla where respiratory circuits are located. Discussion Our models show that respiratory depression and analgesia by opioids can be mimicked in zebrafish larvae. The strain differences suggest a potential genetic protection against respiratory depression by opioids which can be uncovered using gene screening and knockout animals. Our novel zebrafish models are powerful models to investigate opioid‐induced respiratory depression and analgesia. Using them, we identified potential molecular targets to develop safe opioid pain therapies, such as calcium channels. Support or Funding Information St. Michael’s Hospital Foundation and the J.P. Bicknell Foundation Biomedical Grant
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».