Supraspinal melatonin MT<sub>2</sub> receptor agonism alleviates pain via a neural circuit that recruits mu opioid receptors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Melatonin, through its G protein‐coupled receptor (GPCR) (MTNR1B gene) MT2, is implicated in analgesia, but the relationship between MT2 receptors and the opioid system remains elusive. In a model of rodent neuropathic pain (spared nerve injured [SNI]), the selective melatonin MT2 agonist UCM924 reversed the allodynia (a pain response to a non‐noxious stimulus), and this effect was nullified by the pharmacological blockade or genetic inactivation of the mu opioid receptor (MOR), but not the delta opioid receptor (DOR). Indeed, SNI MOR, but not DOR knockout mice, did not respond to the antiallodynic effects of the UCM924. Similarly, the nonselective opioid antagonist naloxone and the selective MOR antagonist D‐Phe‐Cys‐Tyr‐D‐Trp‐Orn‐Thr‐Pen‐Thr‐NH2 (CTOP) blocked the effects of UCM924 in SNI rats, but not the DOR antagonist naltrindole (NTI). Electrophysiological recordings in the rostral‐ventromedial medulla (RVM) revealed that the typical reduction of the firing activity of pronociceptive ON‐cells, and the enhancement of the firing of the antinociceptive OFF‐cells, induced by the microinjection of the MT2 agonist UCM924 into the ventrolateral periaqueductal gray (vlPAG) were blocked by MOR, but not DOR, antagonism. Immunohistochemistry studies showed that MT2 receptors are expressed in both excitatory (CaMKIIα+) and inhibitory (GAD65+) neuronal cell bodies in the vlPAG (~2.16% total), but not RVM. Only 0.20% of vlPAG neurons coexpressed MOR and MT2 receptors. Finally, UCM924 treatment induced an increase in the enkephalin precursor gene (PENK) in the PAG of SNI mice. Collectively, the melatonin MT2 receptor agonism requires MORs to exert its antiallodynic effects, mostly through an interneuronal circuit involving MOR and MT2 receptors.
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 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) | 0,003 | 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 ».