The local molecular signature of human peripheral neuropathic pain
Notice bibliographique
Résumé
Focal nerve injuries are often associated with neuropathic pain. Preclinical research suggests altered neuroimmune signalling underlies such neuropathic pain; however, its cause remains poorly understood in humans. In this multicentre cohort study, we describe the local cellular and molecular signature of neuropathic pain at the lesion site, using Morton's neuroma as a human model system of neuropathic pain (n = 22; 18 women) compared with nerves from participants without nerve injury (n = 11; 4 women). Immunofluorescent staining revealed demyelination and chronic infiltration of immune cells in Morton's neuroma. RNA bulk sequencing identified 3349 differentially expressed genes between Morton's neuroma and controls. Gene ontology enrichment analysis and weighted gene co-expression network analyses revealed modules specific for host defence and neurogenesis. Deconvolution analysis confirmed higher densities of macrophages and B cells in Morton's neuroma than control samples. Modules associated with defence response, neurogenesis, and muscle system development as well as macrophage cell populations identified by deconvolution correlated with patients' paroxysmal or evoked pain. Of note, we identified a consistently differentially expressed gene signature (MARCO, CD163, STAB1), indicating the presence of a specific M(GC) subset of macrophages. MARCO gene expression correlated with paroxysmal pain. Targeted immunofluorescent analyses confirmed higher densities of intraneural CD163+MARCO+ macrophage subsets in Morton's neuroma. Our findings provide detailed insight into the local molecular signature in the context of human focal nerve injury. There is clear evidence for an ongoing role of the immune system in chronic peripheral neuropathic pain in humans, with macrophages and specifically the M(GC) MARCO+ subset implicated.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».