Discovery of novel potent ΔF508‐CFTR correctors that target the nucleotide binding domain
Notice bibliographique
Résumé
The deletion of Phe508 (ΔF508) in the first nucleotide binding domain (NBD1) of CFTR is the most common mutation associated with cystic fibrosis. The ΔF508-CFTR mutant is recognized as improperly folded and targeted for proteasomal degradation. Based on molecular dynamics simulation results, we hypothesized that interaction between ΔF508-NBD1 and housekeeping proteins prevents ΔF508-CFTR delivery to the plasma membrane. Based on this assumption we applied structure-based virtual screening to identify new low-molecular-weight compounds that should bind to ΔF508-NBD1 and act as protein-protein interaction inhibitors. Using different functional assays for CFTR activity, we demonstrated that in silico-selected compounds induced functional expression of ΔF508-CFTR in transfected HeLa cells, human bronchial CF cells in primary culture, and in the nasal epithelium of homozygous ΔF508-CFTR mice. The proposed compounds disrupt keratin8-ΔF508-CFTR interaction in ΔF508-CFTR HeLa cells. Structural analysis of ΔF508-NBD1 in the presence of these compounds suggests their binding to NBD1. We conclude that our strategy leads to the discovery of new compounds that are among the most potent correctors of ΔF508-CFTR trafficking defect known to date.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».