Folgefrequenzen von menschlichen nozizeptiven C-Fasern und deren Modulation durch Methylglyoxal

Language
de
Document Type
Doctoral Thesis
Granting Institution
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Medizinische Fakultät
Issue Date
2024-04-18
Authors
Ries, Vivien
Editor
Abstract

HINTERGRUND UND ZIELE

Die diabetische periphere Polyneuropathie geht in ca. 30% der Fälle mit neuropathischem Schmerz einher und beeinträchtigt die Lebensqualität die- ser Patienten maßgeblich. Methylglyoxal (MG), ein Dicarbonyl, das als Ne- benprodukt der Glykolyse entsteht, wurde als wichtiger Mediator der schmerzhaften Polyneuropathie bei Diabetikern identifiziert. MG aktiviert den TRPA 1-Ionenkanal und wirkt an der Modulation von Natriumkanälen mit. Da Natriumionenkanäle, insbesondere Nav 1.7 und Nav 1.8, axonale Eigenschaften der schmerzvermittelnden C-Fasern beeinflussen, könnte die Modulation dieser, bei der Entstehung der schmerzhaften Polyneuropa- thie beteiligt sein. Um also zukünftig kausale Therapieregime zu entwickeln, ist es infolgedessen notwendig zu verstehen, wie die axonalen Eigenschaf- ten von Nozizeptoren durch derartige endogene Metabolite verändert wer- den. Mithilfe der Mikroneurographie ist es möglich, das Aktivitätsausmaß einzelner Nozizeptoren zu beobachten. Dabei werden stets mehrere Ner- venfasern abgeleitet, so dass diese sogenannten Multifaser-Aufnahmen bei der anschließenden Datenanalyse mit Hilfe der Latenzverschiebung von elektrisch ausgelösten Aktionspotentialen in einzelne Fasern aufgeteilt wer- den müssen. Diese erfolgt zwar softwaregestützt, wird jedoch durch Stör- faktoren innerhalb des Experiments limitiert. Um diesen Analyseschritt der Rückrechnung von Latenzverschiebung auf Basis der Anzahl von ausge- lösten Aktionspotentialen zu verbessern, ist es Ziel dieser Arbeit, die Ab- hängigkeit der Latenzverschiebung von der vorangegangenen Nervenfa- seraktivität zu untersuchen. Die Vorhersagewerte könnten auch genutzt werden, um einzelne Aktionspotentiale exakter einer einzelnen Faser zuzu- ordnen.

METHODEN (PATIENTEN, MATERIAL UND UNTERSUCHUNGSMETHODEN)

Bei 17 jungen gesunden ProbandInnen wurde mittels Mikroneurographie im Hautast des Nervus fibularis superficialis einzelne Nervenfasern identifi- ziert. Diese konnten unter Verwendung der Marking-Methode und mittels der elektrischen Identifikation und der mechanischen Testung in CM- und CMi-Fasern eingeteilt werden. Anschließend wurden die Nervenfasern mit unterschiedlichen elektrischen Pulsprotokollen gereizt und die Nervenleit- geschwindigkeiten aufgezeichnet. Hier standen unterschiedliche Abfolgen von Interimpulsen, also elektrische Impulse, die zwischen regelmäßigen Sti- mulationsimpulsen zusätzlich appliziert wurden, im Fokus. Diese wurden in unterschiedlicher Zahl und mit unterschiedlichen Frequenzen angewendet. Die gewonnenen Messwerte wurden mittels Spike-2 aufgezeichnet, in Dapsys 8 grafisch aufbereitet und anschließend in Excel 2020 konsolidiert und analysiert. Zuerst wurde der Zusammenhang zwischen Latenzver- schiebung und Impulsanzahl untersucht. Darauf aufbauend erfolgte die ei- gentliche Berechnung von Erwartungswerten für die Latenzverschiebung und deren Validierung. Anschließend wurden mit weiteren Analysen der Zu- sammenhang zwischen Latenzverschiebung, Impulsanzahl und Frequenz untersucht, sowie der Einfluss von Methylglyoxal-Injektionen betrachtet, um damit etwaige Limitationen bei der Vorhersage von Latenzverschiebungen identifizieren zu können. Die statistische Datenanalyse erfolgten mittels Statistika 7.

ERGEBNISSE UND BEOBACHTUNGEN

Für 45 analysierte C-Fasern, davon 25 CM und 20 CMi, konnte für die Fre- quenzen 10, 20 und 50 HZ ein nahezu linearer Zusammenhang zwischen Anzahl von vorangegangenen Aktionspotentialen und der Latenzverschie- bung belegt werden. Darauf aufbauend konnte für eine Frequenz von 10 Hz gezeigt werden, dass ausgehend von der Latenzverschiebung von zwei auf vier Interimpulse, die Berechnung der Latenzverschiebung für 6, 8 und 12 Interimpulse mit den tatsächlich gemessenen Werten sehr gut korreliert. Unter Verwendung eines weiteren Protokolls konnte bewiesen werden, dass bei einer Interimpulszahl von 4 und 6 sowohl CM als auch CMi Fasern ab einer Frequenz von 100 Hz nicht mehr folgen können und daher die Be- rechnung von Erwartungswerten nicht mehr möglich ist. Die Analyse der Latenzverschiebungen bei unterschiedlichen Frequenzen und Interimpuls- zahlen vor und nach Methylglyoxal-Injektion konnte keinen signifikanten Einfluss von Methylglyoxal nachweisen. Damit konnte auch keine Aussage zur Anwendbarkeit der Berechnung von Erwartungswerten für die Latenz- verschiebung bei aktivierenden Stimuli getroffen werden.

PRAKTISCHE SCHLUSSFOLGERUNGEN UND DISKUSSION

In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass auf Grund des linearen Zu- sammenhangs zwischen Interimpulsanzahl und Latenzverschiebung eine verlässliche Berechnung der erwarteten Latenzverschiebung möglich ist. Da C-Fasern bei niedrigen Impulszahlen unabhängig von der Frequenz stets folgen können und gleichzeitig ab einer spezifischen Frequenz stets blockieren, ist der Einsatz dieses Berechnungsalgorithmus auf ein gewisses Frequenzspektrum limitiert. Es erscheint logisch, dass der Einsatz des Al- gorithmus auch bei anderen Stimuli (z.B. MG-Injektionen) möglich ist. In dieser Arbeit konnte dies nicht nachgewiesen werden, da die Anzahl der C- Fasern, die vor und nach MG-Injektion zuverlässig beobachtet werden konnten, zu gering war. Die Ergebnisse könnten in Kombination mit zusätz- lichen Tools zur KI gestützten Datenanalyse verwendet werden.

Abstract

OBJECTIVES

Diabetic periphal neuropathy is accompanied by neuropathic pain in about 30 % of all cases and affects the quality of life substantially. Methylgyloxal (MG), which is a dicarbonyl and a side-product of glycolysis, was identified as an important mediator for painful polyneuropathy in patients with diabe- tes. MG activates the TRPA1 ion channel and participates in the modulation of sodium channels. Sodium channels, especially Nav 1.7 and Nav 1.8, af- fect the axonal properties of pain mediating c-fibers. Therefore, the modu- lation of sodium channels may participate in the genesis of painful polyneu- ropathy. Accordingly, it is necessary to understand how endogenous me- tabolites can affect axonal properties of nociceptors to develop effective therapy regiments. Microneurography enables the assessment of axonal electrical activity of single neurons. This technique usually records several nerve fibers, so called multi-fiber recordings. In the subsequent data analy- sis, it is mandatory to identify the single nerve fiber by analyzing the char- acteristic latency shifts of electrical induced action potentials. Although it is a software-based process, there are limitations in data analysis due to con- founding factors within the experiment. This dissertation proposal aims at the investigation of dependence between latency shift and preceding nerve fiber activity by using backward calculation of latency shift by the number of induced action potentials. These calculated values could also be used to improve assignment of single action potentials to a specific single nerve fiber.

DESIGN & METHODS

Several nerve fibers could be detected in 17 young healthy test persons using microneurography at the most common site, the peroneal nerve at the fibular head. These nerve fibers could be separated into CMi- and CM-fibers due to their specific response to the Marking-Method, the test protocol “electrical identification” and mechanical stimulations. Subsequently the nerve fibers were stimulated with different electrical pulse protocols and their nerve conduction velocity was recorded. The focus was on applicating dif- ferent sequences of additional electrical stimuli between two main pulses, so called inter-impulses. They were applied in different numbers and fre- quencies. The data derived from these experiments were recorded with Spike-2, visualized in Dapsys 8 and afterwards consolidated and analyzed with Excel 2020. First, the correlation between latency shift and number of pulses was evaluated. Based on these measurements, expected values were calculated and compared with the actual measured latency shifts. More statistical analyses between latency shifts, number of impulses and frequencies were performed. To identify possible limitations in the forecast- ing of latency shifts, also the impact of MG-injections was analyzed. The statistical data analysis was processed using Statistika 7.

OBSERVATIONS & RESULTS

During stimulation with frequencies of 10, 20, 50 Hz 45 C-fibers, including 25 CM- and 20 Cmi-fibers, showed an almost linear correlation between the number of preceding action potentials and the resulting latency shifts. In the next step, it was proven for a frequency of 10 Hz that based on the shift between two and four inter-impulses, the calculation of latency shifts at six, eight and twelve impulses correlate very closely with the actual measure- ments. Another stimulation protocol confirmed that both CM- and CMi-fibers stimulated with four and six inter-impulses could not follow the stimulation at 100 Hz and greater, consequently the calculation of expected values is no longer possible. The analysis of latency shifts at different frequencies and number of inter-impulses before and after injection of Methylglyoxal could not prove a significant impact of Methylglyoxal. Therefore, no state- ment could be made about the applicability of forecasting values for latency shifts during activating stimuli like MG.

CONCLUSION

This work demonstrated that a reliable calculation of the expected latency shifts is possible due to the linear relation between number of inter-impulses and triggered latency shifts. The use of this calculation algorithm is limited to a specific frequency range as c-fibers are blocked above certain frequen- cies. It seems perfectly logical that an implementation of this algorithm is also possible with other stimuli (i.e., injection of MG). Unfortunately, it could not be proven in this work due to an insufficient number of c-fibers with a reliable assessment before and after MG-injection. The results could be used for AI-supported data analysis tools.

DOI
URN
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