Epigenetic Landscapes of Pain: DNA Methylation Dynamics in Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is a prevalent condition with a multifaceted pathogenesis, where epigenetic modifications, particularly DNA methylation, might play an important role. This review delves into the intricate mechanisms by which DNA methylation and demethylation regulate genes associated with nociception and pain perception in nociceptive pathways. We explore the dynamic nature of these epigenetic processes, mediated by DNA methyltransferases (DNMTs) and ten-eleven translocation (TET) enzymes, which modulate the expression of pro- and anti-nociceptive genes. Aberrant DNA methylation profiles have been observed in patients with various chronic pain syndromes, correlating with hypersensitivity to painful stimuli, neuronal hyperexcitability, and inflammatory responses. Genome-wide analyses shed light on differentially methylated regions and genes that could serve as potential biomarkers for chronic pain in the epigenetic landscape. The transition from acute to chronic pain is marked by rapid DNA methylation reprogramming, suggesting its potential role in pain chronicity. This review highlights the importance of understanding the temporal dynamics of DNA methylation during this transition to develop targeted therapeutic interventions. Reversing pathological DNA methylation patterns through epigenetic therapies emerges as a promising strategy for pain management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».