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Enregistrement W2901059169 · doi:10.1523/jneurosci.2661-18.2018

Nociceptor Translational Profiling Reveals the Ragulator-Rag GTPase Complex as a Critical Generator of Neuropathic Pain

2018· article· en· W2901059169 sur OpenAlexaff
Salim Megat, Pradipta Ray, Jamie K. Moy, Tzu‐Fang Lou, Paulino Barragán‐Iglesias, Yan Li, Grishma Pradhan, Andi Wanghzou, Ayesha Ahmad, Michael D. Burton, Robert Y. North, Patrick M. Dougherty, Arkady Khoutorsky, Nahum Sonenberg, Kevin R. Webster, Gregory Dussor, Zachary T. Campbell, Theodore J. Price

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer Institute
Mots-clésEIF4EmTORC1Neuropathic painNeuroscienceNociceptorMedicineTranslation (biology)Signal transductionNociceptionPI3K/AKT/mTOR pathwayPsychologyBiologyCell biologyMessenger RNAReceptorGeneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nociceptors, sensory neurons in the DRG that detect damaging or potentially damaging stimuli, are key drivers of neuropathic pain. Injury to these neurons causes activation of translation regulation signaling, including the mechanistic target of rapamycin complex 1 (mTORC1) and mitogen-activated protein kinase interacting kinase (MNK) eukaryotic initiation factor (eIF) 4E pathways. This is a mechanism driving changes in excitability of nociceptors that is critical for the generation of chronic pain states; however, the mRNAs that are translated to lead to this plasticity have not been elucidated. To address this gap in knowledge, we used translating ribosome affinity purification in male and female mice to comprehensively characterize mRNA translation in Scn10a -positive nociceptors in chemotherapy-induced neuropathic pain (CIPN) caused by paclitaxel treatment. This unbiased method creates a new resource for the field, confirms many findings in the CIPN literature and also find extensive evidence for new target mechanisms that may cause CIPN. We provide evidence that an underlying mechanism of CIPN is sustained mTORC1 activation driven by MNK1-eIF4E signaling. RagA, a GTPase controlling mTORC1 activity, is identified as a novel target of MNK1-eIF4E signaling. This demonstrates a novel translation regulation signaling circuit wherein MNK1-eIF4E activity drives mTORC1 via control of RagA translation. CIPN and RagA translation are strongly attenuated by genetic ablation of eIF4E phosphorylation, MNK1 elimination or treatment with the MNK inhibitor eFT508. We identify a novel translational circuit for the genesis of neuropathic pain caused by chemotherapy with important implications for therapeutics. SIGNIFICANCE STATEMENT Neuropathic pain affects up to 10% of the population, but its underlying mechanisms are incompletely understood, leading to poor treatment outcomes. We used translating ribosome affinity purification technology to create a comprehensive translational profile of DRG nociceptors in naive mice and at the peak of neuropathic pain induced by paclitaxel treatment. We reveal new insight into how mechanistic target of rapamycin complex 1 is activated in neuropathic pain pointing to a key role of MNK1-eIF4E-mediated translation of a complex of mRNAs that control mechanistic target of rapamycin complex 1 signaling at the surface of the lysosome. We validate this finding using genetic and pharmacological techniques. Our work strongly suggests that MNK1-eIF4E signaling drives CIPN and that a drug in human clinical trials, eFT508, may be a new therapeutic for neuropathic pain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations135
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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