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Enregistrement W3082588123

Investigating Neuroinflammation and Opioid Receptor Signaling Mechanisms in Chronic Pain Pathology

2018· article· en· W3082588123 sur OpenAlexfundno aff
Shiwei Liu

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésNeuroinflammationNeuropathic painChronic painVentral tegmental areaκ-opioid receptorAnhedoniaMedicineNeuroscienceOpioidDopaminePsychologyReceptorInternal medicineInflammationDopaminergic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain represents a substantial burden to society and is difficult to manage for both physicians and patients due to lack of effective therapies. There are multiple dimensions of chronic pain, with symptoms such as anxiety, depression, fatigue, anhedonia, etc. Collectively known as negative affect, these symptoms exacerbate the pain experience and results in decreased efficacy of opioid analgesics. Endotoxins known to induce neuroinflammation produce anhedonia and depression in humans. Similarly, activation of kappa opioid receptors produces dysphoric and depressive symptoms in humans. This work investigates the contribution of neuroinflammation and kappa opioid receptors in multiple rodent models of chronic pain and the manifestation of negative affect in these models. We identified that kappa opioid receptors are upregulated within limbic brain regions of neuropathic pain animals and upregulation within ventral tegmental area dopamine neurons is responsible for the tonic-aversive component of pain. This effect was sex dependent where blocking or elimination of kappa opioid receptors in male but not female mice prevented pain-induced aversion. Our lab previously identified that neuroinflammation within the ventral tegmental area in a model of neuropathic pain was responsible for altered reward signaling and dopamine release. We show that peripheral nerve injury model of neuropathic pain causes microglial activation in many brain structures but is not ubiquitous, and neuroinflammation is primarily restricted to limbic brain structures. Because neuroinflammation is a hallmark of traumatic brain injury, we asked whether neuroinflammation is also causative to chronic pain following head injury. Using a model of repeated mild traumatic brain injury (rmTBI), we show that blocking microglial activation one month after injury reverses cold hypersensitivity and affective-like behaviors but has no effect on rmTBI-induced hyper-locomotion or risk-taking behavior. Together, we provide insight to the complexity and importance of a global neuroinflammatory response and kappa opioid receptors to pain.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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