eIF4E-Dependent Translational Control: A Central Mechanism for Regulation of Pain Plasticity
Notice bibliographique
Résumé
Translational control of gene expression has emerged as a key mechanism in regulating different forms of long-lasting neuronal plasticity. Maladaptive plastic reorganization of peripheral and spinal nociceptive circuits underlies many chronic pain states and relies on new gene expression. Accordingly, downregulation of mRNA translation in primary afferents and spinal dorsal horn neurons inhibits tissue injury-induced sensitization of nociceptive pathways, supporting a central role for translation dysregulation in the development of persistent pain. Translation is primarily regulated at the initiation stage via the coordinated activity of translation initiation factors. The mRNA cap-binding protein, eukaryotic translation initiation factor 4E (eIF4E), is involved in the recruitment of the ribosome to the mRNA cap structure, playing a central role in the regulation of translation initiation. eIF4E integrates inputs from the mTOR and ERK signaling pathways, both of which are activated in numerous painful conditions to regulate the translation of a subset of mRNAs. Many of these mRNAs are involved in the control of cell growth, proliferation, and neuroplasticity. However, the full repertoire of eIF4E-dependent mRNAs in the nervous system and their translation regulatory mechanisms remain largely unknown. In this review, we summarize the current evidence for the role of eIF4E-dependent translational control in the sensitization of pain circuits and present pharmacological approaches to target these mechanisms. Understanding eIF4E-dependent translational control mechanisms and their roles in aberrant plasticity of nociceptive circuits might reveal novel therapeutic targets to treat persistent pain states.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».