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Enregistrement W4213389182 · doi:10.1093/jcag/gwab049.229

A230 THE ROLE OF THE MICROBIOTA IN NOCICEPTOR DEVELOPMENT AND PAIN SENSITIVITY

2022· article· en· W4213389182 sur OpenAlexaff
Nasser Abdullah, Manon Defaye, Ahmed Hassan, Mélissa Cuménal, Mircea Iftinca, Douglas Young, Christina Ohland, Antoine Dufour, Kyle E. McCoy, Christophe Altier

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerbal Medicine Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNociceptorTRPV1Chronic painDysbiosisInflammationCapsaicinNociceptionSensitizationNeuroscienceGut floraMedicineImmunologyBiologyReceptorTransient receptor potential channelInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pain is the most common cause of disability in IBD. What causes inter-individual variability in chronic pain after successful treatment of inflammation remains elusive. We have shown that activation of TRPV1+ colonic nociceptors is essential for the establishment of persistent pain in DSS colitis. Nociceptor development coincides with microbial colonization, while early life dysbiosis can lead to visceral hypersensitivity in adulthood. Whether the microbiota dictates nociceptor development and pain susceptibility remains unknown. Here we test the hypothesis that the microbiota programs nociceptor specification during early development, rendering them more susceptible to sensitization later in life. We have identified the aryl hydrocarbon receptor (AHR) that senses bacterial-derived metabolites as a candidate target that orchestrates transcriptional regulation in nociceptors. Aims We investigated the developmental regulation of nociceptors by the microbiome and how it influences pain sensitivity. We will determine the effects of AHR activation on nociceptor lineage and function as well as the long term impact of AHR signaling on pain sensitivity. Methods We have developed a germ-free (GF) TRPV1-GFP reporter mouse that was used to phenotype and visualise TRPV1+ nociceptors in the absence of a microbiota. We will isolate TRPV1+ neurons by FACS to identify genes that are under the control of the microbiota and to characterise the phosphoproteome of TRPV1+ nociceptors in GF conditions. Finally, we will investigate the role of AHR signaling in nociceptors both acutely and during development. Results We showed a reduction in thermal pain threshold and a reduction in capsaicin test responses in GF mice. The number and size of DRG neurons was unchanged in GF mice. Examination of molecular markers for peptidergic (CGRP) and non-peptidergic (IB4) neurons did not show a difference. Finally, there was no difference in the expression of TRPV1, suggesting post-translational modification of the channel. In cultured DRG neurons, we found a decrease in capsaicin induced action potentials and a decrease in the amplitude of the capsaicin response in GF mice. Using RNAscope, we showed that TRPV1+ neurons express AHR. Conclusions Our results highlight the importance of bacterial composition in regulating the development of nociceptors and pain sensitivity in adulthood. Furthermore, we are the first to demonstrate the expression of AHR in sensory neurons. These findings point to a role of the microbiota in programming nociceptors during development. My work will advance our understanding of the role of commensal bacteria in regulating pain and could lead to recommendations for the treatment of neonates in early life to reduce their risk of developing chronic pain later in life. Funding Agencies CAG, CIHR

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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