The gene SCN9A is responsible for three human pain disorders. Nonsense mutations cause a complete absence of pain, whereas activating mutations cause severe episodic pain in paroxysmal extreme pain disorder and primary erythermalgia. This led us to investigate whether single nucleotide polymorphisms (SNPs) in SCN9A were associated with differing pain perception in the general population. We first genotyped 27 SCN9A SNPs in 578 individuals with a radiographic diagnosis of osteoarthritis and a pain score assessment. A significant association was found between pain score and SNP rs6746030; the rarer A allele was associated with increased pain scores compared to the commoner G allele (P = 0.016). This SNP was then further genotyped in 195 pain-assessed people with sciatica, 100 amputees with phantom pain, 179 individuals after lumbar discectomy, and 205 individuals with pancreatitis. The combined P value for increased A allele pain was 0.0001 in the five cohorts tested (1277 people in total). The two alleles of the SNP rs6746030 alter the coding sequence of the sodium channel Nav1.7. Each was separately transfected into HEK293 cells and electrophysiologically assessed by patch-clamping. The two alleles showed a difference in the voltage-dependent slow inactivation (P = 0.042) where the A allele would be predicted to increase Nav1.7 activity. Finally, we genotyped 186 healthy females characterized by their responses to a diverse set of noxious stimuli. The A allele of rs6746030 was associated with an altered pain threshold and the effect mediated through C-fiber activation. We conclude that individuals experience differing amounts of pain, per nociceptive stimulus, on the basis of their SCN9A rs6746030 genotype.

Not all patients with nerve injury develop neuropathic pain. The extent of nerve damage and age at the time of injury are two of the few risk factors identified to date. In addition, preclinical studies show that neuropathic pain variance is heritable. To define such factors further, we performed a large-scale gene profiling experiment which plotted global expression changes in the rat dorsal root ganglion in three peripheral neuropathic pain models. This resulted in the discovery that the potassium channel alpha subunit KCNS1, involved in neuronal excitability, is constitutively expressed in sensory neurons and markedly downregulated following nerve injury. KCNS1 was then characterized by an unbiased network analysis as a putative pain gene, a result confirmed by single nucleotide polymorphism association studies in humans. A common amino acid changing allele, the 'valine risk allele', was significantly associated with higher pain scores in five of six independent patient cohorts assayed (total of 1359 subjects). Risk allele prevalence is high, with 18–22% of the population homozygous, and an additional 50% heterozygous. At lower levels of nerve damage (lumbar back pain with disc herniation) association with greater pain outcome in homozygote patients is P = 0.003, increasing to P = 0.0001 for higher levels of nerve injury (limb amputation). The combined P-value for pain association in all six cohorts tested is 1.14 E−08. The risk profile of this marker is additive: two copies confer the most, one intermediate and none the least risk. Relative degrees of enhanced risk vary between cohorts, but for patients with lumbar back pain, they range between 2- and 3-fold. Although work still remains to define the potential role of this protein in the pathogenic process, here we present the KCNS1 allele rs734784 as one of the first prognostic indicators of chronic pain risk. Screening for this allele could help define those individuals prone to a transition to persistent pain, and thus requiring therapeutic strategies or lifestyle changes that minimize nerve injury.

When sensory information is incomplete or ambiguous, the brain relies on prior expectations to infer perceptual objects. Despite the centrality of this process to perception, the neural mechanism of sensory inference is not known. Illusory contours (ICs) are key tools to study sensory inference because they contain edges or objects that are implied only by their spatial context. Using cellular resolution, mesoscale two-photon calcium imaging and multi-Neuropixels recordings in the mouse visual cortex, we identified a sparse subset of neurons in the primary visual cortex (V1) and higher visual areas that respond emergently to ICs. We found that these highly selective 'IC-encoders' mediate the neural representation of IC inference. Strikingly, selective activation of these neurons using two-photon holographic optogenetics was sufficient to recreate IC representation in the rest of the V1 network, in the absence of any visual stimulus. This outlines a model in which primary sensory cortex facilitates sensory inference by selectively strengthening input patterns that match prior expectations through local, recurrent circuitry. Our data thus suggest a clear computational purpose for recurrence in the generation of holistic percepts under sensory ambiguity. More generally, selective reinforcement of top-down predictions by pattern-completing recurrent circuits in lower sensory cortices may constitute a key step in sensory inference.