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Enregistrement W7015319216

Spinal opioid-adrenergic analgesic interactions: mechanistic insights on the role of the delta opioid and the alpha2A adrenergic receptors

2014· other· en· W7015319216 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphineAnalgesicOpioidNociceptionAgonistEnkephalinReceptorTail flick test
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid and α2-adrenergic receptor (α2AR) ligands are both analgesic when administered spinally and show a clinically beneficial synergistic interaction in the treatment of pain when co-administered. The µ- and δ-opioid receptors (MOR and DOR respectively) and the α2AARs have been shown to be capable of mediating opioid-adrenergic synergistic interactions. The development of new therapeutic approaches that exploit the combination of opioids and α2AR agonists is currently hindered by limited mechanistic knowledge on how these drugs interact at the spinal level. It is generally accepted that MOR mediates morphine antinociception. However, since morphine-related interactions between MOR and DOR have been reported at the spinal level, the role of DOR in spinal morphine antinociception requires further evaluation. Therefore, the First Aim of this thesis was to investigate the role of DOR in the antinociceptive effect of morphine and other opioids at the spinal level. Using the hot water tail flick assay, we observed that morphine was equally potent, but less effective in DOR-knockout (KO) mice compared to wild type (WT) mice. On the other hand, the efficacy of the DOR-selective agonists DeltII and SNC80 was maintained in DOR-KO mice. This study therefore suggests that 1) DOR is necessary to obtain full spinal morphine antinociceptive efficacy and 2) that DOR agonists are not selective in the tail flick assay. These observations from Aim 1 raised two important questions: 1) Is DOR necessary to produce a morphine synergistic interaction with an α2AR agonist? 2) Is DOR activation by DOR agonists sufficient to obtain a synergistic interaction with an α2AR agonist? Thus, the Second Aim of this thesis was to determine whether DOR activation is sufficient and necessary to mediate opioid-adrenergic synergistic interactions in the spinal cord. The absence of DeltII antinociception in DOR-KO mice confirmed its selectivity in the substance P behavioral assay, therefore validating the choice of this assay. Opioid-adrenergic drug interactions were evaluated following spinal co-administration of the α2AR agonist clonidine with DeltII, morphine or DAMGO in WT and DOR-KO mice. Our results showed that DeltII+clonidine synergy is DOR-dependent, morphine+clonidine synergy is not DOR-dependent and DAMGO+clonidine do not interact synergistically. These findings confirm that DOR activation is sufficient but not necessary for synergy with α2AR agonists.The Third Aim of this thesis was to investigate the role of α2AAR in spinal opioid-adrenergic synergy and opioid antinociception. We first confirmed that the α2AAR mediates the synergistic interaction between clonidine and either morphine or DeltII. We also observed a potentiation of spinal morphine and spinal DeltII-mediated antinociception in α2AAR-KO mice compared to WT mice; this potentiation could not be attributed to changes in the expression of opioid receptors, to alterations in opioid ligand binding properties or to enhanced noradrenergic tone in the spinal cord. Together, these findings led us to propose a model whereby the α2AAR allosterically modulates spinal opioid receptors in an activation state-dependent manner. These studies improve our understanding of the interaction between α2-adrenergic and opioid drugs at the spinal level, which could lead to new the development of better pharmacological treatments for pain management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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