Cannabinoids in Chronic Pain: Therapeutic Potential Through Microglia Modulation
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is a complex sensory, cognitive, and emotional experience that imposes a great personal, psychological, and socioeconomic burden on patients. An estimated 1.5 billion people worldwide are afflicted with chronic pain, which is often difficult to treat and may be resistant to the potent pain-relieving effects of opioid analgesics. Attention has therefore focused on advancing new pain therapies directed at the cannabinoid system because of its key role in pain modulation. Endocannabinoids and exogenous cannabinoids exert their actions primarily through Gi/o-protein coupled cannabinoid CB1 and CB2 receptors expressed throughout the nervous system. CB1 receptors are found at key nodes along the pain pathway and their activity gates both the sensory and affective components of pain. CB2 receptors are typically expressed at low levels on microglia, astrocytes, and peripheral immune cells. In chronic pain states, there is a marked increase in CB2 expression which modulates the activity of these central and peripheral immune cells with important consequences for the surrounding pain circuitry. Growing evidence indicate that interventions targeting CB1 or CB2 receptors improve pain outcomes in a variety of preclinical pain models. In this mini-review, we will highlight recent advances in understanding how cannabinoids modulate microglia function and its implications for cannabinoid-mediated analgesia, focusing on microglia-neuron interactions within the spinal nociceptive circuitry.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».