三叉神经痛模型中不受限小鼠镇痛药响应性面部疼痛行为的手动与自动捕捉

三叉神经痛（TN）是一种严重的神经病理性疼痛，严重影响人类健康。尽管卡马西平（CBZ）初期有效，许多患者仍对药物治疗及后续侵入性操作无效。虽然已开发出三叉神经颅外慢性压迫性损伤（CCI）的临床前三叉神经病理性疼痛模型，但损伤诱导的面部超敏很少对CBZ有响应，这使这些模型与TN的相关性受到质疑。近期报道显示，通过更接近经典TN中所见压迫的颅内CCI，可诱导出CBZ响应性面部疼痛。然而，这些模型中持续性疼痛的行为学评估通常需要束缚设置，这可能触发与疼痛不一定相关的不可预测行为。在此，我们聚焦于CBZ敏感的颅内CCI模型（即FRICT-ION模型）后不受限小鼠的自发性和诱发性疼痛测量。为长期测量这些行为，我们开发了一种高帧率视频图像分析，能够可靠捕捉损伤同侧增加的慢性自发性不对称理毛和机械诱发的面部摩擦。值得注意的是，这种改变的行为表型可被非镇静剂量的CBZ显著逆转。使用DeepLabCut追踪，我们还发现面部机械刺激后头部运动速度是TN异常性疼痛的一个显著CBZ敏感行为相关指标。重要的是，这些行为测量准确重现了一组特定非阿片类镇痛药在既往TN临床管理中测试的临床结果——包括成功与失败。总之，这些测量应极大促进创新TN疗法的研究开发。