利用機器學習工具揭示了在疼痛、鎮痛和恢復狀態下的誘發性疼痛和自發性疼痛行為

羅格斯大學Victoria E. Abraira和哥倫比亞大學Ishmail Abdus-Saboor團隊于2023年7月12日在Neuron發表原著論文，利用機器學習工具揭示了在疼痛、鎮痛和恢復狀態下的誘發性疼痛和自發性疼痛行為。

2023年7月12日，羅格斯大學Victoria E. Abraira和哥倫比亞大學Ishmail Abdus-Saboor團隊發現，利用機器學習工具揭示了在疼痛、鎮痛和恢復狀態下的誘發性疼痛和自發性疼痛行為。該論文發表在Neuron上。

為了找出表征不同模型中痛覺行為變化的關鍵時間點，研究人員首先在炎癥性疼痛模型和OA疼痛模型中測定了傳統的誘發痛行為（熱痛、機械痛行為）和自發痛行為（后肢站立時間）。結果表明，在構建炎癥性疼痛模型24h后，站立時間已經恢復正常，但熱痛閾值依然顯著降低；OA模型中的D3和D10時間點的機械痛閾值和站立時間無明顯差異。

進一步，研究人員利用電生理記錄了支配對應疼痛區域的感覺神經元的電活動，結果表明炎癥性疼痛模型中4h時的神經元的興奮性顯著增高，在24h時與對照組無顯著差異；OA模型中的D3和D10時的神經元興奮性均顯著增高。此外，對不同時間點的感覺神經元的TRPV1的表達水平測定結果表明，炎癥性疼痛模型中24h時的TRPV1的表達仍顯著升高。這些結果說明，分子表達水平、自發痛行為及誘發痛行為之間在同一時間點上存在不一致，現有的行為試驗對于表征痛覺的動態變化是不充分的。

圖1、炎癥性疼痛模型和OA疼痛模型在不同時間范圍內導致誘發性疼痛行為改變和感覺神經元的興奮性增高

為了探究誘發痛行為的動態變化，研究人員利用高速攝像記錄毛刷和針刺刺激后的動物行為。結果表明，炎癥性疼痛模型后對毛刷和針刺刺激的反射性行為的時間變化與傳統試驗結果一致，但針刺刺激在4h和24h時所誘發的甩爪（paw shaking）和護爪（paw guarding）時間均顯著延長。進一步采用無監督機器學習工具對錄像進行解析，研究人員發現了兩種不同的護爪行為：成角護爪（angled guarding）在毛刷刺激后顯著增加，水平護爪（flat guarding）在針刺刺激后顯著增加。該結果說明，成角護爪可用于表征allodynia，水平護爪用于表征hyperalgesia。這是目前為止首次發現能區分誘發痛中的allodynia和hyperalgesia行為的研究。

圖2、自動疼痛評估工具PAWS和B-SOiD檢測出炎癥性疼痛相關的防御性行為

進一步，研究人員利用飛行時間紅外攝像機結合無監督機器學習工具，探究能表征炎癥性疼痛模型中的自發痛的行為模塊。該分析鑒定出了四種行為模塊：移動、梳毛、停止、站立。與傳統行為分析結果不同，該研究結果表明，炎癥性疼痛模型后24h時的站立行為模塊依然顯著降低。此外，不同疼痛模型以及不同時間點的行為模塊的變化不同，說明行為模塊的變化組合能夠表征自發痛的動態變化。

圖3、3D姿勢分析檢測出自發痛的行為特征

此外，研究人員對模型動物給與鎮痛藥加巴噴丁或美洛昔康，并分別采用傳統行為學試驗和上述新方法進行行為學分析。傳統試驗發現加巴噴丁能顯著提高OA疼痛模型的機械痛閾值，美洛昔康能緩解炎癥性疼痛模型的熱痛行為。新方法分析結果表明，兩藥能緩解誘發痛，但自發行為并不能恢復到建模前狀態。

圖4、美洛昔康能緩解誘發痛但不能使自發行為恢復到炎癥前狀態，而加巴噴丁能改善OA模型的自發行為

該研究還發現不同行為序列（行為模塊的排列順序）能夠用于預測疼痛和鎮痛狀態。在延長炎癥性疼痛模型的觀察時間后，研究人員利用3D姿勢分析發現，在建模14天后，站立模塊依然顯著降低、停止模塊依然顯著升高，表明自發痛行為長期存在。

綜上，該研究綜合利用了疼痛模型、電生理記錄、計算機視覺、監督及無監督機器學習和藥理學方法，發現了不同模型中的誘發性疼痛行為以及分別表征疼痛、鎮痛和恢復狀態的自發性疼痛行為模塊和序列。該研究還發現了鎮痛藥物并不能使行為恢復到建模前狀態，而是誘導了一系列全新的行為。利用這些行為模塊有助于開發全新的痛覺檢測和評估方法。

原文鏈接：

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2023.06.008

參考文獻：

Bohic M, Pattison LA, Jhumka ZA, et al. Mapping the neuroethological signatures of pain, analgesia, and recovery in mice [published online ahead of print, 2023 Jul 6]. Neuron. 2023;S0896-6273(23)00464-6. doi:10.1016/j.neuron.2023.06.008