Abnormal Reinnervation of Denervated Areas Following Nerve Injury Facilitates Neuropathic Pain
Notice bibliographique
Résumé
An injury to peripheral nerves leads to skin denervation, which often is followed by increased pain sensitivity of the denervated areas and the development of neuropathic pain. Changes in innervation patterns during the reinnervation process of the denervated skin could contribute to the development of neuropathic pain. Here, we examined the changes in the innervation pattern during reinnervation and correlated them with the symptoms of neuropathic pain. Using a multispectral labeling technique-PainBow, which we developed, we characterized dorsal root ganglion (DRG) neurons innervating distinct areas of the rats' paw. We then used spared nerve injury, causing partial denervation of the paw, and examined the changes in innervation patterns of the denervated areas during the development of allodynia and hyperalgesia. We found that, differently from normal conditions, during the development of neuropathic pain, these areas were mainly innervated by large, non-nociceptive neurons. Moreover, we found that the development of neuropathic pain is correlated with an overall decrease in the number of DRG neurons innervating these areas. Importantly, treatment with ouabain facilitated reinnervation and alleviated neuropathic pain. Our results suggest that local changes in peripheral innervation following denervation contribute to neuropathic pain development. The reversal of these changes decreases neuropathic 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».