Przewlekły ból jest trudny do modelowania, ponieważ żaden pojedynczy parametr eksperymentalny nie pozwala uchwycić wszystkich jego aspektów. Pobudliwość neuronów czuciowych, sygnalizacja zapalna, zachowanie oraz aktywność mózgu dostarczają informacji o różnych elementach tego procesu, podczas gdy opracowywanie nowych leków wymaga identyfikacji przedklinicznych wskaźników, które mogą przewidywać skuteczność terapii. Temat ten był przedmiotem otwartego seminarium, które odbyło się 16 kwietnia 2026 r. w Łukasiewicz – PORT i które poprowadził dr Andrii Domanskyi z fińskiej firmy Orion Pharma. Wykład nosił tytuł „Developing, characterizing, and validating in vitro and in vivo models – do we finally have precision tools for pain drug discovery?” („Opracowywanie, charakteryzowanie i walidacja modeli in vitro i in vivo – czy wreszcie dysponujemy precyzyjnymi narzędziami do opracowywania nowych leków przeciwbólowych?”).
Nagranie seminarium dr. Domanskiego jest dostępne na YouTube. Zachęcamy do obejrzenia całego wykładu, aby lepiej poznać przedstawione przykłady eksperymentów oraz szczegóły dyskusji metodologicznej.
Domanskyi przedstawił wielowymiarowe podejście do badań nad bólem, w którym modele komórkowe, ocena zachowania i neuroobrazowanie są wykorzystywane jako wzajemnie uzupełniające się elementy, a nie jako odrębne eksperymenty. Ma to szczególne znaczenie w kontekście opracowywania leków przeciwbólowych: zmiana zaobserwowana w hodowanych komórkach może wskazywać na określony mechanizm, ale sama w sobie nie pozwala stwierdzić, jak zmienią się zachowania związane z bólem ani sposób jego ośrodkowego przetwarzania. Łączenie obserwacji z różnych poziomów może zatem stanowić bardziej wymagający test potencjalnego mechanizmu działania lub terapii.
Na poziomie komórkowym przedstawione badania obejmowały modele wykorzystujące neurony czuciowe szczura i człowieka, w tym kokultury z makrofagami pochodzącymi ze szpiku kostnego szczura. Systemy te służyły do badania wpływu określonych cytokin – cząsteczek sygnałowych zaangażowanych w procesy zapalne – na spontaniczną aktywność neuronów czuciowych. Wielokanałowe macierze elektrod o wysokiej gęstości (HD-MEA) umożliwiają jednoczesny pomiar aktywności elektrycznej w wielu punktach, natomiast długookresowe obrazowanie wapniowe pozwala optycznie monitorować zmiany związane z aktywacją neuronów w czasie. Obie metody – technologia HD-MEA oraz obrazowanie wapniowe – były elementami prac eksperymentalnych przedstawionych podczas seminarium. Łączne zastosowanie tych metod pozwala funkcjonalnie ocenić wpływ procesów zapalnych, zamiast wnioskować o nim wyłącznie na podstawie markerów molekularnych.
Kolejnym poziomem była ocena zachowania. Ponieważ zwierzę nie może werbalnie opisać odczuwanego bólu, badania przedkliniczne opierają się na obserwowalnych wskaźnikach. Domanskyi omówił platformę obrazowania BlackBox, która wykorzystuje analizę obrazu wideo i algorytmy uczenia maszynowego do wykrywania i ilościowego opisu zachowania swobodnie poruszających się gryzoni. Podejście to pozwala rejestrować spontaniczne zachowania, takie jak sposób poruszania się, postawa czy rozkład obciążenia kończyn, dostarczając ilościowych danych uzupełniających tradycyjne testy behawioralne. Niezależne materiały opublikowane po seminarium potwierdzają, że w ramach dyskusji dotyczącej badań nad bólem w Orion Pharma Domanskyi przedstawił również wyniki uzyskane z wykorzystaniem systemu BlackBox.
Jeden z przykładów walidacji obejmował modele jednostawowego zapalenia stawów u szczurów, indukowanego poprzez podanie kompletnego adiuwantu Freunda do stawu skokowo-goleniowego lub monosodowego jodoacetatu do stawu kolanowego. Platformę BlackBox porównano z systemem CatWalk XT pod kątem oceny statycznego obciążania kończyn. Oba systemy wykazały zmniejszenie obciążenia uszkodzonej łapy, a deficyt ten uległ zmniejszeniu po podaniu przeciwciała anty-NGF – tanezumabu, zastosowanego jako farmakologiczny punkt odniesienia w walidacji modelu. Platforma BlackBox pozwoliła dodatkowo wykryć inne parametry behawioralne, które zmieniały się pod wpływem leczenia, pokazując, że automatyczna fenotypizacja może dostarczać informacji wykraczających poza pojedynczy, z góry określony punkt końcowy.
Uczenie maszynowe jest w tym kontekście przydatne nie dlatego, że zastępuje interpretację biologiczną, lecz dlatego, że pozwala systematycznie analizować wiele cech spontanicznego zachowania. Wartość takiego podejścia zależy od tego, czy wykrywane wzorce są powtarzalne, zmieniają się w zależności od stanu chorobowego i reagują na interwencję farmakologiczną. Zautomatyzowana analiza zachowania nie jest więc jedynie sposobem na generowanie większej ilości danych, ale narzędziem pozwalającym zwiększyć rozdzielczość i obiektywność fenotypowania bólu w badaniach przedklinicznych.
Domanskyi połączył również obserwacje na poziomie komórkowym i behawioralnym z funkcjonalnym rezonansem magnetycznym (fMRI). W modelu choroby zwyrodnieniowej stawów u szczurów wykorzystano fMRI do analizy aktywności mózgu związanej z przetwarzaniem bólu oraz odpowiedzią na leczenie przeciwbólowe. W części seminarium poświęconej fMRI przedstawione wyniki na poziomie komórkowym i behawioralnym zostały zestawione z aktywnością mózgu oraz wzorcami aktywności neuronalnej związanymi z bólem i jego modulacją. Neuroobrazowanie dostarcza informacji na poziomie całego organizmu, co ma szczególne znaczenie z perspektywy translacyjnej, ponieważ zbliżone metody obrazowania można stosować również w badaniach z udziałem ludzi. Stwarza to potencjalną możliwość połączenia badań farmakologicznych prowadzonych przedklinicznie z dalszym etapem rozwoju terapii klinicznych.
Podsumowując, seminarium pokazało, że precyzja w procesie opracowywania nowych leków przeciwbólowych może wynikać z łączenia wielu podejść, a nie z poszukiwania jednego „najlepszego” modelu. Aktywność neuronów czuciowych, interakcje między komórkami zaangażowanymi w proces zapalny, spontaniczne zachowanie oraz aktywność mózgu pozwalają uchwycić różne poziomy procesów związanych z bólem. Gdy niezależne pomiary wskazują na ten sam kierunek zmian, naukowcy mogą podejmować bardziej trafne decyzje dotyczące mechanizmów działania i potencjalnych leków przeciwbólowych, a także wcześniej rozpoznawać sytuacje, w których obiecujący efekt ogranicza się wyłącznie do jednego kontekstu eksperymentalnego. Połączenie tych podejść tworzy również wspólną płaszczyznę wymiany naukowej między neuronauką komórkową, farmakologią, analizą obliczeniową i obrazowaniem translacyjnym.