A pH‐sensitive opioid does not exhibit analgesic tolerance in a mouse model of colonic inflammation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Tolerance to the analgesic effects of opioids and resultant dose escalation is associated with worsening of side effects and greater addiction risk. Here, we compare the development of tolerance to the conventional opioid fentanyl with a novel pH-sensitive μ-opioid receptor (MOR) agonist, (±)-N-(3-fluoro-1-phenethylpiperidine-4-yl)-N-phenyl propionamide (NFEPP) that is active only in acidic inflammatory microenvironments. EXPERIMENTAL APPROACH: An opioid tolerance model was developed in male C57BL/6 mice, with and without dextran sulphate sodium colitis, using increasing doses of either fentanyl or NFEPP over 5 days. Visceral nociception was assessed in vivo by measuring visceromotor responses (VMRs) to noxious colorectal distensions and in vitro measuring colonic afferent nerve activity of mesenteric nerves and performing patch-clamp recordings from isolated dorsal root ganglia neurons. Somatic thermal nociception was tested using a tail immersion assay. Cardiorespiratory effects were analysed by pulse oximeter experiments. KEY RESULTS: VMRs and tail immersion tests demonstrated tolerance to fentanyl, but not to NFEPP in colitis mice. Cross-tolerance also occurred to fentanyl, but not to NFEPP. The MOR agonist DAMGO inhibited colonic afferent nerve activity in colitis mice exposed to chronic NFEPP, but not those from fentanyl-treated mice. Similarly, in patch-clamp recordings from isolated dorsal root ganglia neurons, DAMGO inhibited neurons from NFEPP-, but not fentanyl-treated mice. CONCLUSION AND IMPLICATIONS: NFEPP did not exhibit tolerance in an inflammatory pain model, unlike fentanyl. Consequently, dose escalation to maintain analgesia during an evolving inflammation could be avoided, mitigating the potential risk of side effects.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».