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Behavior

确定疼痛的检测和容忍阈值使用集成的,多模式疼痛任务电池

Published: April 14, 2016 doi: 10.3791/53800

Abstract

人类疼痛模型都在评估药物的镇痛作用,提供有关药物的药理信息,并识别潜在的合适的治疗的人群有益。使用疼痛模型的综合电池的需求是通过研究突出即只有一个单一的疼痛模型,认为涉及到临床情况,表明缺乏疗效。没有任何单一的实验模型可以模仿的临床疼痛的复杂性。这里介绍的集成,多模态疼痛任务电池包括电刺激任务,压力刺激任务,冷加压任务时,紫外线炎症模型,它包括一个热任务和用于抑制空调疼痛调制一个范例。这些人类疼痛模型已经过测试,无论是在他们自己的权利,并在组合表语有效性和可靠性,以及可反复使用,迅速,在短时间内连续,以最小的负担为主体和具有适中量的设备。这样的药物被充分的特点和异形的这对药物小说或作用机理未经测试特别有用的镇痛作用。

Introduction

人类疼痛模型在镇痛药的评价是有用的,提供有关药物的药理信息,并识别潜在的合适的治疗人群。然而,场由研究得到不一致的结果所困扰。究其原因,这些分歧已经放下来使用不同的疼痛评估的方法和不同的学科群22。要正确预测临床镇痛,需要正确的疼痛模型,2,13然而,基于机制的痛模型的选择,导致很多失败预测临床疗效11。

使用疼痛模型的综合电池的需求是通过研究突出即只有一个单一的疼痛模型,认为涉及到临床情况,表明缺乏疗效。没有任何单一的实验模型可以复制的临床疼痛的复杂性。因此,人们疼痛模型不能只用于筛选PHARMAC用于治疗临床疼痛的化合物的作用的ological机制。此外,使用疼痛模型的一组允许的药物被完全表征和异形。这是对于具有新颖性或作用的未经测试的机制的药物特别有用。

有评估动物或疾病的人体模型,如调查预测的有效性各种范式,建构,并发或收敛,判别,病因和脸部模型5有效性。一痛模型可以考虑更高的价值和更相关的人类疾病它满足更多的标准。然而,更简单的有效性的措施是评估模型的预测效度和可靠性6。

与早期药物开发也有需要被考虑在内以评估药效学测量的值其他考虑。评估不应该过于繁琐,不应该采取太长了,结果应该是快速评估的,自动和安全的数据采集是可取的。此外,以测试几个主题的能力,同时要求设备在技术上标准化,以及表征7。

虽然有其他诱发疼痛的电池,他们的目标是更针对疼痛的分类和评估的病理生理机制疼痛19。然而,其它电池的目标是代表广泛的病理生理学包括疼痛模型,肌肉和内脏痛4。而适合于在急性情况下测试,其侵入性不使它们适合于测试重复较长时间。

这里介绍的疼痛模型满足许多的上述标准使得它们对于在健康受试者和患者的临床研究中特别有用。多模式疼痛任务电池即是对憎恨这里涵盖了电刺激的任务,压力刺激的任务,冷加压任务,UVB炎症模型,其中包括一个热的任务,该任务的人的疼痛模型这里介绍过之间需要互动的优势抑制空调疼痛调制(ICPM)范例测试都在他们自己的权利,并在组合表语有效性和可靠性。

Protocol

伦理学声明:涉及人类受试者的程序已经批准斯蒂廷Beoordeling Ethiek Biomedisch Onderzoe​​k(基础BEBO)和莱顿大学医学中心。

1.综合疼痛评估任务

注:任务管理和接口是基于的Spike2软件和一个模拟 - 数字转换器执行所需的刺激触发和信号记录的转换。这确保统一管理工作,数据采集,处理和储存,并通过控制刺激发电设备,同时通过第二台显示器向主体和反馈滑块位置指示规范任务的交付。

注:在短时间内连续和显示的顺序执行这些任务。执行的所有任务的持续时间是大约30分钟。

  1. 疼痛评分
    注意:对于大多数任务,逐步增加强度的刺激介绍。
    1. 之前的任务,提出了电子视觉模拟评分(EVAS)滑块的主题。
    2. 指示须经由左向右移动滑块来表示他们的痛苦,其规模从0(无),强度为100(无法忍受的痛苦)。
    3. 在训练期间,并在必要时,提供具有标准化定义( 表1)和指令的主题。
    4. 通知将滑块移动一直到左侧结束疼痛刺激的管理主体。
    5. 记录时的刺激就会变得疼痛(EVAS> 0),对应于疼痛检测阈值。记录时疼痛不再容许的向受试者(EVAS = 100),对应于受试者的疼痛耐受水平和刺激 - 反应曲线(AUC)下的面积。
      注:在训练期间,有利的是提供一种具有主体疼痛强度的情况下。以下使用100毫米的EVA,0和100定义为“不痛”和“最严重的疼痛可以想象',分别为( 表1)每个任务评估的最大疼痛强度。
口头指示,以主题(在训练和作为提醒) 造成的EVA分数
PDT(疼痛检测阈值) “开始移动的EVA-滑块感受到的感觉来自非痛苦的痛苦的第一个变化的时候” > 0(= 1)
PTT(疼痛耐受阈值) “当疼痛强度是再也不能容忍” 100(无法忍受的痛苦)
后任务VAS “的最严重的疼痛的例子想象可能是没有麻醉的手术治疗“* 最大100(最差想象疼痛)

表1. VAS固定点的标准定义 *疼痛是一种独特的个人体验该定义仅提供给提供的参考一致(伤害性)帧和被选择,因为它稍否定损失,心理上的痛苦,并替代疼痛3的经验。

2.电刺激任务

注:该任务已被证明主要评估从Aδ和C感觉传入纤维,其通过从外围向脊髓伤害性信号产生伤害感受。的Aδ纤维进行信号相对迅速,引起疼痛的尖锐的定位和被一皮电刺激9中所感知的快速脊髓响应。电刺激的方法是基于我 thods前面描述的15。

  1. 清洁皮肤备皮胶覆胫骨,从髌骨的尾端100毫米远端的区域。如果需要,事先刮胡子的区域。
  2. 放置在皮肤上的2银 - 氯化银电极。放置第一个电极(阳极)100毫米远侧髌骨尾端的中部。将第二电极(阴极)直接(±135毫米)下方的第一中间。
  3. 记录使用欧姆表2电极的电阻。确保它是<2kΩ的。可选,取出电极并重新清洁皮肤的准备凝胶皮肤。指示须在地板上他们的脚平坐在舒适。
  4. 电极连接到一个恒定电流刺激,并在0 mA在0.5毫安/秒(截止50毫安)步施加强直脉冲,10赫兹的为0.2毫秒持续时间的频率。

3.压力刺激任务

ntent“>注意:压疼感应的这种方法已被证明皮肤伤害感受器17的主要评估从具有最小贡献肌肉产生的伤害感受和基于先前16描述的方法。

  1. 将在腓肠肌一个11厘米宽的止血带袖口。指示须在地板上他们的脚平坐在舒适。 0.5千帕/秒的恒定压力上升速度高达100千帕膨胀。控制与电动气动调节器的压力。

4.冷加压任务

注:冷加压任务涉及的肢体(通常是手)放入冷水中浸泡的淹没。它是在临床研究中用于研究心血管反应和伤害感受。这也是(般效果原名弥漫有毒抑制性控制(DNIC))来诱导ICPM 18的方法。的冷加压疼痛的方法,是基于方法前雇主ously描述8,10。

  1. 准备定在35.0±0.5°C两个恒温器​​控制,循环水浴场和1.0±0.5°C。
  2. 放置在主体的非优势上臂一个35厘米止血带。期间手浸泡,要么调节血压手动使用血压计或通过使用定制的电动气压调节器。
  3. 指示须与他们的手掌平坐在舒适,手指传播范围广而不触及浴和使用的EVA评价他们的疼痛强度。
  4. 指示受其非惯用手放入温水浴2分钟。
  5. 在1分钟45秒膨胀在其上桥臂血压袖带20毫米汞柱下静息舒张压。
  6. 在2分钟指示受其手从温水浴移动,直接把他们的手放入冷水水浴中类似的深度。
  7. 达到疼痛耐受,或船尾后呃达到时间限制(120秒),指示须从水中去除他们的手臂。此时放气血压袖带,并给予这一主题的毛巾擦干自己的前臂。

5.空调痛觉调制范式

注:ICPM是疼痛抑制调节机制的活化,作为降内源性止痛系统18的一部分。 ICPM的程度由前和冷加压任务之后比较针对单个刺激范例电气疼痛阈值进行评估。

  1. 冷加压任务结束后重复5分钟内的电刺激任务(第2部分)。

6.紫外炎症模型

注:UVB“晒伤”模式是一种痛模型,其中红斑被暴露皮肤的UVB光在良好控制和可重复的方式对皮肤引起的。这种暴露将导致改变皮肤而引起疼痛感在受影响的区域(主痛觉过敏)正在加强,并用作生物标志物为炎性疼痛。这种炎症模型是基于所述方法先前所述4。通知的UVB照射可能留下持久的受试者(6 - 12个月)的皮肤标记/晒黑和暴露于紫外线一般已与过早皮肤老化和皮肤癌。

  1. 确定受试者的最小红斑量(MED)
    1. 打开紫外线灯,并允许它预热在使用前至少10分钟。 ( - 100个工作小时后约50),一旦输出为<3.0毫瓦/平方厘米2更换荧光灯管。
    2. 指示须站在自己的右手握住自己的左肩。广场上的主题右侧上背部/肩部UVB灯管,与皮肤直接接触。只有在诱导甚至色调的健康皮肤红斑;痣,纹身,痣和粉刺必须avoideð。
    3. 适用于以升序剂量( 见表2)筛选访视的紫外线照射到皮肤的6种不同的1×1cm的区域上的背面,以确定产生所述第一清楚可辨别红斑(最小红斑剂量(MED)的个体的UVB剂量。
    4. 评估6剂量的曝光后的红斑反应24小时(±2小时)。确定MED视觉上,由两名观察员具有良好的色觉共识手段,通过观察其剂量产生的第一个清晰可辨的红斑。选择第三 UVB剂量近似的平均MED为相应的皮肤类型20。
>#1
皮肤类型 一世 III IV
剂量
64 126 176 234
#2 91 177 248 330
#3 128 251 351 467
#4 181 355 496 660
#5 256 502 702 934
#6 362 710 993 1321

表2. UVB剂量方案每肤质(兆焦耳/厘米2)

  1. UVB曝光
    1. 套用一个3×3厘米的UVB照射相当于主体的3倍,个别MED。任务的第一个电池之前,将此UVB照射到主体的背24小时/给药。确保UVB照射产生皮肤红斑和痛觉过敏的均匀,精心划定的区域。
  2. 皮肤热检测阈值的评估
    1. 使用3×3厘米热电极测量正常皮肤对侧UVB辐射随后UVB照射的皮肤部位的热痛检测阈值。初始设定至34℃的温度下,然后通过0.5℃/秒斜坡上升。记录的3刺激的平均疼痛检测阈值。

7.主题

注意:除了标准的选择标准,并确保合理齐受试者群体下列排除标准应该被考虑。排除谁符合下列条件者:

  1. 表明伤害性任务是在筛选不能容忍的。
  2. 实现冷,压力和电气任务(排除疼痛耐受性的最大输入强度> 80%容差这可能混淆镇痛作用牛逼个人)。
  3. 有任何电流,临床显著,已知的医疗条件,特别是会影响灵敏度冷(如动脉粥样硬化,雷诺氏病,荨麻疹,甲状腺功能减退)或疼痛(感觉异常等)的任何现有的条件。仅使用健康受试者。
  4. 使用处方或非处方药(特别是止痛药)和膳食/草药补充剂于7天或5个半衰期(以较长者为准)前研究治疗的第一剂量。
  5. 有黝黑的皮肤(Fitzpatrick皮肤类型V或VI),普遍的痤疮,纹身或疤痕上回(由于与UVB模型干扰)。
  6. 日光浴或之前已筛选用于6个月日光浴床或无法不能暴露于过度的日光或日光浴对于研究的持续时间。由于太阳光晒伤的皮肤着色影响UVB研究终点。

注:除非CONtraindicated,女性应被纳入,并在可能的月经周期应该是监视或控制的( 例如 ,在黄体期只测试)。

Representative Results

任务端点
主要终点
热任务(中性肌肤) 太平洋夏令时
热任务(UVB皮肤) 太平洋夏令时
电任务(冷预加压) PTT
的压力任务 PTT
冷加压任务 PTT
次要终点
电任务(冷预加压) PDT,AUC和任务后VAS
的压力任务 PDT,AUC和任务后VAS
冷加压任务 PDT,AUC和任务后VAS
空调疼痛调制响应(从电气前和冷战后压变要么) PDT,AUC和任务后VAS

表3.结果变量(端点)定义的研究。疼痛检测阈值(PDT),疼痛耐受阈值(PTT),区根据视觉模拟评分(VAS)疼痛曲线(AUC),以及任务后VAS。

所关注的主要结果变量是PTT的电刺激,压力和冷加压任务和PDT对正常和UVB暴露皮肤( 表3)的热(热)刺激。从疼痛模型评估收集的数据应该由时间和治疗总结描述性(绝对值并从基线的变化)。另外,图表示在通过处理每个时间点的平均值(95%置信区间(CI))的结果,从基线(95%CI)的平均变化应提交( 见图1和2)。结果如下安慰剂治疗应在整个研究天( 图1和2)相对稳定。镇痛反应,即 ,增加在PDT或PTT,应该反映了药物的药代动力学性质。对于冷加压任务,动作和芬太尼和氯胺酮半衰期短的相对发病迅速反映在增加PTT倍( 图1)。与此相反,以下普瑞巴林给药增加PTT反映此药物,其具有更长的t max和半衰期( 图2)的药物动力学。其他镇痛药冷加压任务的已知不敏感通过从安慰剂( 图1和2)那里是变化不大所示。然而,在这种电池的其它任务是对这些药物敏感,UVB的模型捕捉NSAID布洛芬的镇痛作用(对文件数据),允许药品被完全表征。 >

根据研究的最终设计,分析与处理,时间,性别,治疗方差的混合模型分析(ANOVA)端点按时间和治疗性为固定因素,与主题,通过治疗和需经时间主题作为随机因素,并与平均基线测量作为协变量。

图1
图1.静脉镇痛药对冷加压疼痛的耐受阈值。举例时间从基线轮廓的平均变化的过程在30分钟静脉给药后冷加压任务的疼痛耐受阈值的最小二乘方法(95%CI误差条)安慰剂(灰色圆圈),(S) - 氯胺酮10毫克(绿色三角形),芬太尼3微克/千克(品红正方形),和苯妥英300毫克(蓝色菱形)。COM /文件/ ftp_upload / 53800 / 53800fig1large.jpg“目标=”_空白“>点击此处查看该图的放大版本。

图2
图2.对冷加压疼痛容忍阈值口服镇痛药的例时间从基线轮廓的平均变化的过程中,安慰剂组为口服给药后冷加压任务的疼痛耐受阈值的最小二乘方法(95%CI误差条)(灰色圆圈),丙咪嗪100毫克(绿色三角形),布洛芬600毫克(品红广场),和普瑞巴林300毫克(蓝钻)。 请点击此处查看该图的放大版本。

Discussion

对于新的一致好评,并建立止痛药,一个分析方法,提出了利用可靠和预测的多模式疼痛模型。相对于其他更繁重疼痛的任务,如化学( 例如 ,辣椒素,神经生长因子)的痛觉过敏或内脏痛模型,在该协议中提到的疼痛任务可反复使用,迅速 ​​,在短时间内连续,具有对最小负担主题和器材的适度数量。通过使用疼痛生物标志物的一个电池,如在该协议中提到的,(血浆)浓度 - 效应关系可以建立导致药物的药理活性的更好的估计。从而,更合理的选择可以对药物的治疗效果,而不是简单地使用动物的数据和从不良事件7导出的最大耐受剂量制成。

一项临床研究利用这些疼痛模型的设计需要仔细合作nsideration对。虽然上述疼痛模型提供用于筛选潜在的镇痛药的合适基础,需要其它需要考虑的因素,尤其是考虑到药物的药理学机制及其药动学21。为研究镇痛药的标准做法应该应用,包括使用阳性对照并设计是随机的(平衡,如适用),安慰剂对照,双盲研究。此外,这是至关重要的疼痛任务主体之间一致的方式进行,具有标准化的指令和环境条件。虽然目前的任务过敏或相加作用,认真研究设计任务持续交付之间的相互作用的风险降至最低这一点。事实上,这些相互作​​用之一是通过合并植检临委的范例,这种电池冤大头。

当决定包括在学习时的苦痛任务时,该研究的总体负担,应考虑,因为这可能限制治疗武器的数目或次任务被重复的次数。如果使用其他的任务, 例如 ,镇静或警觉的措施,这可能会限制受试者可以研究在一天内执行的任务的总数;如果比健康成年受试者其他人群包括例如 ,青少年或慢性疼痛的患者,这是特别真实的。

在药物开发的早期一系列验证疼痛任务关键的是要缩小在实验室和研究结果那些在临床情况中,对于一个新的药物的作用机制提供有价值的信息,选择要研究的最适用的患者群体和查明更密集的PK / PD模型最相关的伤害性的测试。 PK / PD建模可被用来识别应答者和非应答者,更好地估计在developm镇痛或援助的时间过程不同的配方12 ENT。通过表征在健康受试者和患者止痛剂,早期开发和临床之间的平移连接可以建立。它也可以被用来提供对疼痛生理和病理生理信息在这些人群中14。最终,对药物的疗效轮廓链接到病人的痛苦轮廓的能力可以帮助指导个体化治疗在未来的1。

人类疼痛模型是用于评价新化合物的镇痛潜力,并预测其临床疗效有价值的工具。虽然这些模型的实现可以是复杂的,多方面的,有正确执行,这些疼痛模型可提供预测和可靠的结果。

Acknowledgments

我们要感谢以斯帖Davidse,米歇尔·韦伯,伦斯Batist,乔普面包车Gerven以及参与这些痛苦任务发展所有其他工作人员。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Analogue–to-digital converter  Cambridge Electronic Design (CED), Cambridge, UK Power1401mkII
eVAS slider Cambridge Electronic Design (CED), Cambridge, UK custom built
Ag-AgCl electrodes  3M Health Care, St Paul, Canada Ag-AgCl Red Dot™ 2560 Electrodes
Ohmmeter Generic device Not applicable
Constant current stimulator Cambridge Electronic Design (CED), Cambridge, UK DS5
11 cm wide tourniquet cuff  VBM Medizintechnik GmbH, Sulz, Germany REF 20-90-722 modified with Y-tube connector (REF 88404) so both chambers fill simultaneously
Electro-pneumatic regulator  SMC Corporation, Tokyo, Japan ITV1030-31F2N3-Q
Warm water bath & thermostat LAUDA, Germany Ecoline E125
Cold water bath and thermostat LAUDA, Germany Ecoline E212
35 cm tourniquet   VBM Medizintechnik GmbH, Sulz, Germany REF 20-54-711
Florescent tubes  Philips, Eindhoven, Netherlands 36W TL01 Narrow-band
30 mm x 30 mm thermode Medoc, Israel TSA-II (2001) Neurosensory Analyzer 
Skin preparation gel Weaver and Company Nuprep
Sphygmomanometer Generic device Not applicable

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行为,第110,疼痛测定,痛阈,止痛药,疼痛诱发,人类疼痛模型,药物开发
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Hay, J. L., Okkerse, P., vanMore

Hay, J. L., Okkerse, P., van Amerongen, G., Groeneveld, G. J. Determining Pain Detection and Tolerance Thresholds Using an Integrated, Multi-Modal Pain Task Battery. J. Vis. Exp. (110), e53800, doi:10.3791/53800 (2016).

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