Computational modeling to study the impact of changes in Nav1.8 sodium channel on neuropathic pain
Notice bibliographique
Résumé
Objective Nav1.8 expression is restricted to sensory neurons; it was hypothesized that aberrant expression and function of this channel at the site of injury contributed to pathological pain. However, the specific contributions of Nav1.8 to neuropathic pain are not as clear as its role in inflammatory pain. The aim of this study is to understand how Nav1.8 present in peripheral sensory neurons regulate neuronal excitability and induce various electrophysiological features on neuropathic pain. Methods To study the effect of changes in sodium channel Nav1.8 kinetics, Hodgkin–Huxley type conductance-based models of spiking neurons were constructed using the NEURON v8.2 simulation software. We constructed a single-compartment model of neuronal soma that contained Nav1.8 channels with the ionic mechanisms adapted from some existing small DRG neuron models. We then validated and compared the model with our experimental data from in vivo recordings on soma of small dorsal root ganglion (DRG) sensory neurons in animal models of neuropathic pain (NEP). Results We show that Nav1.8 is an important parameter for the generation and maintenance of abnormal neuronal electrogenesis and hyperexcitability. The typical increased excitability seen is dominated by a left shift in the steady state of activation of this channel and is further modulated by this channel’s maximum conductance and steady state of inactivation. Therefore, modified action potential shape, decreased threshold, and increased repetitive firing of sensory neurons in our neuropathic animal models may be orchestrated by these modulations on Nav1.8. Conclusion Computational modeling is a novel strategy to understand the generation of chronic pain. In this study, we highlight that changes to the channel functions of Nav1.8 within the small DRG neuron may contribute to neuropathic pain.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».