ENaC and Its Regulatory Proteins as Drug Targets for Blood Pressure Control
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is a serious medical problem affecting millions of people worldwide. A key protein regulating blood pressure is the Epithelial Na(+) Channel (ENaC). In accord, loss of function mutations in ENaC (PHA1) cause hypotension, whereas gain of function mutations (Liddle syndrome) result in hypertension. The region mutated in Liddle syndrome, called the PY motif (L/PPxY), serves as a binding site for the ubiquitin ligase Nedd4-2, a C2-WW-Hect E3 ubiquitin ligase. Nedd4-2 binds the ENaC-PY motif via it WW domains, ubiquitylates the channel and targets it for endocytosis, a process impaired in Liddle syndrome due to poor binding of the channel to Nedd4-2. This leads to accumulation of active channels at the cell surface and increased Na(+) (and fluid) absorption in the distal nephron, resulting in elevated blood volume and blood pressure. Compounds that destabilize cell surface ENaC, or enhance Nedd4-2 activity in the kidney, could potentially serve as drug targets for hypertension. In addition, recent discoveries of regulation of activation of ENaC by proteases such as furin, prostasin and elastase, which cleave the extracellular domain of this channel leading to it activation, as well as the identification of inhibitors that block the activity of these proteases, provide further avenues for drug targeting of ENaC and the control of blood pressure.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».