Faculty Opinions recommendation of Methylglyoxal modification of Nav1.8 facilitates nociceptive neuron firing and causes hyperalgesia in diabetic neuropathy.
Notice bibliographique
Résumé
This study establishes a mechanism for metabolic hyperalgesia based on the glycolytic metabolite methylglyoxal. We found that concentrations of plasma methylglyoxal above 600 nM discriminate between diabetes-affected individuals with pain and those without pain. Methylglyoxal depolarizes sensory neurons and induces post-translational modifications of the voltage-gated sodium channel Na(v)1.8, which are associated with increased electrical excitability and facilitated firing of nociceptive neurons, whereas it promotes the slow inactivation of Na(v)1.7. In mice, treatment with methylglyoxal reduces nerve conduction velocity, facilitates neurosecretion of calcitonin gene-related peptide, increases cyclooxygenase-2 (COX-2) expression and evokes thermal and mechanical hyperalgesia. This hyperalgesia is reflected by increased blood flow in brain regions that are involved in pain processing. We also found similar changes in streptozotocin-induced and genetic mouse models of diabetes but not in Na(v)1.8 knockout (Scn10(-/-)) mice. Several strategies that include a methylglyoxal scavenger are effective in reducing methylglyoxal- and diabetes-induced hyperalgesia. This previously undescribed concept of metabolically driven hyperalgesia provides a new basis for the design of therapeutic interventions for painful diabetic neuropathy. PMID: 22581285 Funding information This work was supported by: NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: 2R56DK33861-21
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,452 | 0,191 |
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 ».