Targeting G protein-coupled receptors for the treatment of chronic pain in the digestive system
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is a hallmark of functional disorders, inflammatory diseases and cancer of the digestive system. The mechanisms that initiate and sustain chronic pain are incompletely understood, and available therapies are inadequate. This review highlights recent advances in the structure and function of pronociceptive and antinociceptive G protein-coupled receptors (GPCRs) that provide insights into the mechanisms and treatment of chronic pain. This knowledge, derived from studies of somatic pain, can guide research into visceral pain. Mediators from injured tissues transiently activate GPCRs at the plasma membrane of neurons, leading to sensitisation of ion channels and acute hyperexcitability and nociception. Sustained agonist release evokes GPCR redistribution to endosomes, where persistent signalling regulates activity of channels and genes that control chronic hyperexcitability and nociception. Endosomally targeted GPCR antagonists provide superior pain relief in preclinical models. Biased agonists stabilise GPCR conformations that favour signalling of beneficial actions at the expense of detrimental side effects. Biased agonists of µ-opioid receptors (MOPrs) can provide analgesia without addiction, respiratory depression and constipation. Opioids that preferentially bind to MOPrs in the acidic microenvironment of diseased tissues produce analgesia without side effects. Allosteric modulators of GPCRs fine-tune actions of endogenous ligands, offering the prospect of refined pain control. GPCR dimers might function as distinct therapeutic targets for nociception. The discovery that GPCRs that control itch also mediate irritant sensation in the colon has revealed new targets. A deeper understanding of GPCR structure and function in different microenvironments offers the potential of developing superior treatments for GI pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».