The Delta-Opioid Receptor; a Target for the Treatment of Pain
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, pain represents one of the most important societal burdens. Current treatments are, however, too often ineffective and/or accompanied by debilitating unwanted effects for patients dealing with chronic pain. Indeed, the prototypical opioid morphine, as many other strong analgesics, shows harmful unwanted effects including respiratory depression and constipation, and also produces tolerance, physical dependence, and addiction. The urgency to develop novel treatments against pain while minimizing adverse effects is therefore crucial. Over the years, the delta-opioid receptor (DOP) has emerged as a promising target for the development of new pain therapies. Indeed, targeting DOP to treat chronic pain represents a timely alternative to existing drugs, given the weak unwanted effects spectrum of DOP agonists. Here, we review the current knowledge supporting a role for DOP and its agonists for the treatment of pain. More specifically, we will focus on the cellular and subcellular localization of DOP in the nervous system. We will also discuss in further detail the molecular and cellular mechanisms involved in controlling the cellular trafficking of DOP, known to differ significantly from most G protein-coupled receptors. This review article will allow a better understanding of how DOP represents a promising target to develop new treatments for pain management as well as where we stand as of our ability to control its cellular trafficking and cell surface expression.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».