Current and emerging “at-site” pain medications: a review
Notice bibliographique
Résumé
Praveen PN Rao, Tarek MohamedSchool of Pharmacy, Health Sciences Campus, University of Waterloo, Waterloo, ON, CanadaAbstract: The myriad pain pathophysiology has intrigued and challenged humanity for centuries. In this regard, the traditional pain therapies such as opioids and nonsteroidal anti-inflammatory drugs have been highly successful in treating acute and chronic pain. However, their drawback includes adverse events such as psychotropic effects, addiction potential, and gastrointestinal toxicities, to mention a few. These factors combined with the likelihood of an increase in chronic pain conditions due to an aging population calls for the development of novel mechanism-based or “site-specific” agents to target novel pain pathways. In this regard, rapid progress has been made in understanding the molecular mechanisms of novel pain targets such as cannabinoid receptors, fatty acid hydrolase, voltage-gated and ligand-gated ion channels such as P2 receptors, transient receptor potential channels and glial cell modulators. Accordingly, preclinical studies indicate that the site-specific/selective agents exhibit sufficient efficacy and reduced side effects such as lack of psychotropic effects indicating their clinical potential. This review provides a brief summary of some “at-site” pain targets and their role in the pain pathophysiology, and describes the efforts in developing some small molecules as novel pain therapeutics.Keywords: opioids, nonsteroidal anti-inflammatory drugs, cannabinoid receptors, P2X receptors, transient receptor potential channels, glial cells
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».