MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3176804726 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.663.4

Zebrafish Models to Understand Respiratory Depression and Analgesia by Opioids and to Identify Safe Opioid Pain Therapies

2019· article· en· W3176804726 sur OpenAlexaff
Shenhab Zaig, Carolina da Silveira Scarpellini, Xiao‐Yan Wen, Gaspard Montandon

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioidFentanylPharmacologyRespiratory systemZebrafishAnesthesiaReceptorInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Opioid drugs are the mainstay of pain management, but their use is limited by their severe side‐effects that can be lethal with overdose. Indeed, opioid drugs induce respiratory depression, that can lead to severe hypoxemia and respiratory arrest when opioids are abused. The current antidote naloxone (Narcan) is a life‐saving therapy, but its use is limited because it can only be given after the overdose occurs, so it is not a preventive treatment. The main challenge in opioid drug discovery is therefore to develop new opioid therapies with potent analgesia but reduced respiratory depression, so opioids can be safely prescribed. Objectives To accelerate drug discovery, we established phenotype‐based approaches using in vivo zebrafish models of respiratory depression and analgesia. Zebrafish is an amenable model to study respiratory depression because its respiratory circuits are similar to mammalian circuits. Also, zebrafish μ‐opioid receptors have 70% homology of amino acids with their mammalian counterparts. Our aim was to developed a high‐throughput screening platform that combines drug screening and behavioural profiling so new preventive therapies can be identified. Methods To determine respiratory depression, we assessed buccal movements, as an index of respiratory activity, in zebrafish larvae (day post‐fertilization 14), and its response to the μ‐opioid receptor analgesic fentanyl. We used a video‐recording system to assess zebrafishes in multi‐well plate. To assess opioid analgesia, we induced mild pain in zebrafish larvae by submerging it in a solution of formalin, or formalin/fentanyl, and measuring its subsequent locomotor or swimming response. Results Fentanyl (0.02 μM) significantly decreased the rate of buccal movements by 84% (baseline 41.7 breath/min, fentanyl 6.71 breath/min, n=11, p=0.038), a depression reversed by naloxone (5 μM, 44.3 breath/min, p=0.01). Similarly, respiratory depression by fentanyl was reversed by the AMPA receptor modulator ampakine CX‐614 (50 μM, p=0.04, n=10) and the 5‐HT4 agonist BIMU‐8 (10 μM, n=6, p=0.035). Formalin (0.05%) increased increased locomotion, and this response was significantly reduced by fentanyl (1 μM), an analgesic effect blocked by naloxone (5 μM). Discussion Our novel and unique zebrafish models mimicked well the effects of opioid drugs on respiratory activity and nociception observed in mammals. This proof‐of‐principle study suggests that zebrafish can be used for phenotype‐based high‐throughput drug and gene screening. Using these assays, we will knock‐down key‐genes involved in opioid inhibition using morpholino oligonucleotides, and test chemical screens to identify preventive therapies to minimize respiratory depression by opioids while preserving their analgesic properties. Support or Funding Information St. Michael's Hospital Foundation This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetStress Responses and Cortisol→Travaux en français237 207→