Identifying ligand‐specific signalling within biased responses: focus on δ opioid receptor ligands
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Opioids activate GPCRs to produce powerful analgesic actions but at the same time induce side effects and generate tolerance, which restrict their clinical use. Reducing this undesired response profile has remained a major goal of opioid research and the notion of 'biased agonism' is raising increasing interest as a means of separating therapeutic responses from unwanted side effects. However, to fully exploit this opportunity, it is necessary to confidently identify biased signals and evaluate which type of bias may support analgesia and which may lead to undesired effects. The development of new computational tools has made it possible to quantify ligand-dependent signalling and discriminate this component from confounders that may also yield biased responses. Here, we analyse different approaches to identify and quantify ligand-dependent bias and review different types of confounders. Focus is on δ opioid receptor ligands, which are currently viewed as promising agents for chronic pain management. LINKED ARTICLES: This article is part of a themed section on Opioids: New Pathways to Functional Selectivity. To view the other articles in this section visit http://dx.doi.org/10.1111/bph.2015.172.issue-2.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».