Nociceptor translational profiling reveals the RagA-mTORC1 network as a critical generator of neuropathic pain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pain sensing neurons, nociceptors, are key drivers of neuropathic pain. We used translating ribosome affinity purification (TRAP) to comprehensively characterize up-and down-regulated mRNA translation in Scn10a -positive nociceptors in chemotherapy-induced neuropathic pain. We provide evidence that an underlying mechanism driving these changes in gene expression is a sustained mTORC1 activation driven by MNK1-eIF4E signaling. RagA, a GTPase controlling mTORC1 activity, is identified as a novel target of MNK1-eIF4E signaling, demonstrating a new link between these distinct signaling pathways. Neuropathic pain and RagA translation are strongly attenuated by genetic ablation of eIF4E phosphorylation, MNK1 elimination or treatment with the MNK inhibitor eFT508. We reveal a novel translational circuit for the genesis of neuropathic pain with important implications for next generation neuropathic pain therapeutics. One Sentence Summary Cell-specific sequencing of translating mRNAs elucidates signaling pathology that can be targeted to reverse neuropathic pain
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».