The Role of the Brain-Derived Neurotrophic Factor in Chronic Pain: Links to Central Sensitization and Neuroinflammation
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is sustained, in part, through the intricate process of central sensitization (CS), marked by maladaptive neuroplasticity and neuronal hyperexcitability within central pain pathways. Accumulating evidence suggests that CS is also driven by neuroinflammation in the peripheral and central nervous system. In any chronic disease, the search for perpetuating factors is crucial in identifying therapeutic targets and developing primary preventive strategies. The brain-derived neurotrophic factor (BDNF) emerges as a critical regulator of synaptic plasticity, serving as both a neurotransmitter and neuromodulator. Mounting evidence supports BDNF’s pro-nociceptive role, spanning from its pain-sensitizing capacity across multiple levels of nociceptive pathways to its intricate involvement in CS and neuroinflammation. Moreover, consistently elevated BDNF levels are observed in various chronic pain disorders. To comprehensively understand the profound impact of BDNF in chronic pain, we delve into its key characteristics, focusing on its role in underlying molecular mechanisms contributing to chronic pain. Additionally, we also explore the potential utility of BDNF as an objective biomarker for chronic pain. This discussion encompasses emerging therapeutic approaches aimed at modulating BDNF expression, offering insights into addressing the intricate complexities of chronic pain.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».