Physiological Roles of Glycogen Synthase Kinase-3: Potential as a Therapeutic Target for Diabetes and Other Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Glycogen synthase kinase-3 (GSK-3) has perplexed signal transduction researchers since its detection in skeletal muscle 25 years ago. The enzyme confounds most of the rules normally associated with protein kinases in that it exhibits significant activity, even in resting, unstimulated cells. However, the protein is highly regulated and potently inactivated in response to signals such as insulin and polypeptide growth factors. The enzyme also displays a distinct and unusual preference for substrates that have been previously phosphorylated by other protein kinases which provides obvious opportunities for cross-talk. Its substrates are diverse and are predominantly regulatory molecules. The molecular cloning of the kinase revealed it to be encoded by two related but distinct genes. Moreover, the mammalian proteins showed remarkable similarity to a fruitfly protein isolated on the basis of its role in cell fate determination. From these humble beginnings, study of the enzyme has accrued further surprises such as its inhibition by lithium, its regulation by serine and tyrosine phosphorylation and its implication in several human disorders including Alzheimers disease, bipolar disorder, cancer and diabetes. Most recently, small molecule inhibitors of GSK-3 have been developed and assessed for therapeutic potential in several of models of pathophysiology. The question is whether modulation of such an "involved" enzyme could lead to selective restoration of defects without multiple unwanted side effects. This review summarizes current knowledge of GSK-3 with respect to its known functions, together with an assessment of its real-life potential as a drug target for chronic conditions such as type 2 diabetes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».