Differential modulation of thermal preference after sensitization by optogenetic or pharmacological activation of heat-sensitive nociceptors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Common approaches to studying chronic pain in pre-clinical animal models paradoxically involve measuring reflexive withdrawal responses that are more indicative of acute nociceptive pain. These methods typically do not capture the ongoing nature of chronic pain nor report on behavioral changes associated with pain. In addition, data collection and analysis protocols are often labour-intensive and require direct investigator interactions, potentially introducing bias. In this study, we develop and characterize a low-cost, easily assembled behavioral assay that yields self-reported temperature preference from mice which is sensitive to peripheral sensitization protocols. This system uses a partially automated and freely available analysis pipeline to streamline the data collection process and enable objective analysis. We found that after intraplantar administration of the TrpV1 agonist, capsaicin, mice preferred to stay in cooler temperatures than control injected mice. We further observed that gabapentin, a non-opioid analgesic commonly prescribed to treat chronic pain, reversed this aversion to higher temperatures. We further observed that optogenetic activation of the central terminals of TrpV1+ primary afferents via in vivo spinal light delivery did not induce a similar change in thermal preference, indicating a role for peripheral nociceptor activity in the modulation of temperature preference. We conclude that this easily produced and robust sensory assay provides an alternative approach to investigate the contribution of central and peripheral mechanisms to pathological sensory processing that does not rely on reflexive responses evoked by noxious stimuli.
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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) | 0,002 | 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 ».