Characterizing pharmacological ligands to study the long‐chain fatty acid receptors <scp>GPR</scp>40/<scp>FFA</scp>1 and <scp>GPR</scp>120/<scp>FFA</scp>4
Notice bibliographique
Résumé
The free fatty acid receptors (FFA) 1 (previously designated GPR40) and FFA4 (previously GPR120) are two GPCRs activated by saturated and unsaturated longer-chain free fatty acids. With expression patterns and functions anticipated to directly or indirectly promote insulin secretion, provide homeostatic control of blood glucose and improve tissue insulin sensitivity, both receptors are being studied as potential therapeutic targets for the control of type 2 diabetes. Furthermore, genetic and systems biology studies in both humans and mouse models link FFA4 receptors to diabetes and obesity. Although activated by the same group of free fatty acids, FFA1 and FFA4 receptors are not closely related and, while the basis of recognition of fatty acids by FFA1 receptors is similar to that of the short-chain fatty acid receptors FFA2 and FFA3, the amino acid residues involved in endogenous ligand recognition by FFA4 receptors are more akin to those of the sphingosine 1 phosphate receptor S1P1 . Screening and subsequent medicinal chemistry programmes have developed a number of FFA1 receptor selective agonists that are effective in promoting insulin secretion in a glucose concentration-dependent manner, and in lowering blood glucose levels. However, the recent termination of Phase III clinical trials employing TAK-875/fasiglifam has caused a setback and raises important questions over the exact nature and mechanistic causes of the problems. Progress in the identification and development of highly FFA4 receptor-selective pharmacological tools has been less rapid and several issues remain to be clarified to fully validate this receptor as a therapeutic target. Despite this, the ongoing development of a range of novel ligands offers great opportunities to further unravel the contributions of these receptors.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».