Terpenes as Modulators of Nociceptive Signaling: Behavioral and Molecular Insights from <i>Caenorhabditis elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Terpenes such as Limonene and β-Caryophyllene have demonstrated pain-modulating properties, potentially through interactions with TRPV1 receptors. This study examines the antinociceptive effects of four terpenes derived from Cannabis sativa : Limonene, β-Caryophyllene, α-Humulene, and α-Myrcene using Caenorhabditis elegans ( C. elegans ). The primary objective was to characterize terpene-induced modulation of nocifensive responses to noxious heat, and to elucidate their influence on molecular pathways via specific receptor targets. Thermotaxis assays quantified the antinociceptive activity of increasing terpene concentrations in wild-type nematodes. To assess receptor-specific mechanisms, assays were performed in mutant strains lacking functional OCR-2 and OSM-9 (TRPV-like vanilloid nociceptors), and NPR-19 and NPR-32 (encoding cannabinoid-like receptors). Proteomic profiling coupled with bioinformatics analysis identified terpene-induced alterations in signaling pathways and biological processes. All four terpenes exhibited significant antinociceptive activity in wild-type C. elegans , with impaired effects observed in vanilloid receptor mutants, implicating TRPV-like channels in their mechanism of action. Proteomic and pathway analyses revealed terpene-specific molecular signatures, highlighting differential modulation of neuronal and stress-responsive signaling cascades. By elucidating the molecular mechanisms underlying terpene-induced nociceptive modulation, this work strengthens the growing body of evidence supporting the therapeutic promise of terpenes in pain management outside the effect referred to as the “entourage effect.”
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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 | 0,000 |
| 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 ».