Functional genomic mechanisms of opioid action and opioid use disorder: a systematic review of animal models and human studies
Notice bibliographique
Résumé
In the past two decades, over-prescription of opioids for pain management has driven a steep increase in opioid use disorder (OUD) and death by overdose, exerting a dramatic toll on western countries. OUD is a chronic relapsing disease associated with a lifetime struggle to control drug consumption, suggesting that opioids trigger long-lasting brain adaptations, notably through functional genomic and epigenomic mechanisms. Current understanding of these processes, however, remain scarce, and have not been previously reviewed systematically. To do so, the goal of the present work was to synthesize current knowledge on genome-wide transcriptomic and epigenetic mechanisms of opioid action, in primate and rodent species. Using a prospectively registered methodology, comprehensive literature searches were completed in PubMed, Embase, and Web of Science. Of the 2709 articles identified, 73 met our inclusion criteria and were considered for qualitative analysis. Focusing on the 5 most studied nervous system structures (nucleus accumbens, frontal cortex, whole striatum, dorsal striatum, spinal cord; 44 articles), we also conducted a quantitative analysis of differentially expressed genes, in an effort to identify a putative core transcriptional signature of opioids. Only one gene, Cdkn1a, was consistently identified in eleven studies, and globally, our results unveil surprisingly low consistency across published work, even when considering most recent single-cell approaches. Analysis of sources of variability detected significant contributions from species, brain structure, duration of opioid exposure, strain, time-point of analysis, and batch effects, but not type of opioid. To go beyond those limitations, we leveraged threshold-free methods to illustrate how genome-wide comparisons may generate new findings and hypotheses. Finally, we discuss current methodological development in the field, and their implication for future research and, ultimately, better care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».