慢性疼痛患者におけるオピオイド療法の効果の予測マーカーの同定。 (ABILITY-2)

慢性疼痛は、成人人口の大部分にとって重大な問題です。 オピオイドは、安全性、複数の投与経路、信頼性、あらゆる種類の痛みに対する有効性から、中等度から重度の痛みに対する治療の主力です。 しかし、オピオイドの使用に伴う治療反応には大きなばらつきがあり、高頻度の副作用があります。 したがって、治療により疼痛管理が成功する患者を特定することが重要です。 残念ながら、今日の時点で、オピオイドの鎮痛効果を評価するための確固たる客観的尺度は存在しません。 したがって、特定の患者に提供される疼痛治療は、個々の患者の特徴ではなく、治療する医師の経験と主要な疼痛診断に大きく依存します。 残念ながら、この戦略はしばしば不十分な治療、副作用、苦痛につながります。 したがって、オピオイド治療による疼痛管理の成功を予測および区別できる実装可能な臨床ツールが必要です。

定量的官能検査 (QST) は、個々の痛みのシステムを評価する方法です。 これは、痛みの個人差の問題を説明し、介入に対する反応を予測および測定するためにうまく使用されています。 研究者らは最近、オピオイド治療を受けたことのない慢性疼痛患者のオピオイド反応を、QST と痛みに関連する壊滅的思考の高度な分析によってどのように予測できるかを調べました。 この研究は、オピオイド治療の効果が、特定の疼痛系反応、痛みに関連する壊滅的思考、および脳波パターンによって予測されることを示しました。 研究者は現在、主治医によってオピオイド治療に割り当てられたすべての患者を含めることにより、この研究を拡張したいと考えています。 研究者はまた、データ収集を増やし、より精巧な疼痛システムの特性評価を使用して、疼痛関連の心理的要因と睡眠パターンを質問票、社会人口学的パラメーターによって調査し、記述的な遺伝情報を収集しています。

ABILITY-2 研究の全体的な目標は、診療所で使用される個々の患者の特性に基づいて実装可能なアルゴリズムを開発することにより、痛みの診断と治療を改善することです。 研究者らは、オピオイドによる疼痛管理の成功は、QST、疼痛関連の心理的要因、および社会人口統計学的データの高度な分析により、治療開始前に予測できるという仮説を立てています。