Comparing Label-Free Biosensors for Pharmacological Screening With Cell-Based Functional Assays
Notice bibliographique
Résumé
The diversity and impact of label-free technologies continues to expand in drug discovery. Two classes of label-free instruments, using either an electrical impedance-based or an optical-based biosensor, are now available for investigating the effects of ligands on cellular targets. Studies of GPCR function have been especially prominent with these instruments due to the importance of this target class in drug discovery. Although both classes of biosensors share similar high sensitivity to changes in cell shape and structure, it is unknown whether these biosensors yield similar results when comparing the same GPCR response. Furthermore, since cell morphology changes induced by GPCRs differ depending on which G-protein is activated, there is potential for these instruments to have differential sensitivities to G-protein signaling. Here 1 impedance (CellKey)- and 2 optical-based instruments (BIND and Epic) are compared using Gi-coupled (ACh M2), Gq-coupled (ACh M1), and Gs-coupled (CRF1) receptors. All 3 instruments were robust in agonist and antagonist modes yielding comparable potencies and assay variance. Both the impedance and optical biosensors showed similar high sensitivity for detecting an endogenous D1/D5 receptor response and a melanocortin-4 receptor inverse agonist (agouti-related protein). The impedance-based biosensor was uniquely able to qualitatively distinguish G-protein coupling and reveal dual signaling by CRF1. Finally, responses with a ligand-gated ion channel, TRPV1, were similarly detectable in each instrument. Thus, despite some differences, both impedance- and optical-based platforms offer robust live-cell, label-free assays well suited to drug discovery and typically yield similar pharmacological profiles for GPCR ligands.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».