Translational control in the spinal cord regulates gene expression and pain hypersensitivity in the chronic phase of neuropathic pain
Notice bibliographique
Résumé
Sensitization of spinal nociceptive circuits plays a crucial role in neuropathic pain. This sensitization depends on new gene expression that is primarily regulated via transcriptional and translational control mechanisms. The relative roles of these mechanisms in regulating gene expression in the clinically relevant chronic phase of neuropathic pain are not well understood. Here, we show that, in mice, changes in gene expression in the spinal cord during the chronic phase of neuropathic pain are substantially regulated at the translational level. Downregulating spinal translation at the chronic phase alleviated pain hypersensitivity. Cell type-specific profiling revealed that spinal inhibitory and excitatory neurons exhibited substantial changes in translation after peripheral nerve injury. Notably, increasing translation selectively in all inhibitory neurons or parvalbumin-positive (PV + ) interneurons, but not excitatory neurons, promoted mechanical pain hypersensitivity. Furthermore, increasing translation in PV + neurons decreased their intrinsic excitability and spiking activity. Conversely, reducing translation in spinal PV + neurons prevented the nerve injury-induced decrease in excitability but did not alleviate mechanical hypersensitivity. Together, these findings advance our understanding of translational control mechanisms in the spinal cord during neuropathic pain and highlight their cell type- and phase-specific contributions to gene expression and pain hypersensitivity.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».