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Enregistrement W3016752785 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.03042

Investigating Opioid‐induced Respiratory Depression and Analgesia Using Larval Zebrafish

2020· article· en· W3016752785 sur OpenAlexaff
Shenhab Zaig, Carolina da Silveira Scarpellini, Gaspard Montandon

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZebrafishOpioidRespiratory systemFentanylSerotonergicPharmacologyAnesthesiaMedicineDepression (economics)BiologyInternal medicineReceptorSerotoninGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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