Synergistic deficits in parvalbumin interneurons and dopamine signaling drive ACC dysfunction in chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain arises from maladaptive changes in both peripheral and central nervous systems, including the anterior cingulate cortex (ACC), a key region implicated in descending pain modulation. Chronic pain increases the excitability of pyramidal neurons in the ACC. Although a reduction in inhibitory inputs onto pyramidal neurons has been observed in neuropathic conditions, the identity of the specific interneurons responsible remains unclear. We show that chronic pain selectively impairs parvalbumin (PV), but not somatostatin, interneurons in the rostral ACC. This is characterized by a decrease in the density of PV interneuron processes, a reduction in their surrounding perineuronal net, and a lower expression of PV. Functionally, PV interneurons display diminished inhibitory efficacy in vitro and reduced phasic activation in response to aversive stimuli in vivo. Dopamine (DA) fibers preferentially contact PV interneurons and excite them via D1 dopamine receptor activation, increasing their excitability and enhancing the frequency of inhibitory postsynaptic currents on pyramidal neurons in healthy, but not neuropathic, conditions. Furthermore, we show that this pathway is involved in hunger-induced analgesia: Food deprivation increases DA release in the ACC and consequently decreases pain thresholds in neuropathic mice. Conversely, when mice are not food deprived, neuropathic pain significantly reduces DA release in the ACC. We conclude that the loss of PV interneuron inhibitory efficacy, alongside convergent hypodopaminergic signaling, synergistically contributes to pathological ACC dysfunction and associated symptoms 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».