Structure Driven Design of Novel Human Ether-A-Go-Go-Related-Gene Channel (hERG1) Activators
Notice bibliographique
Résumé
One of the main culprits in modern drug discovery is apparent cardiotoxicity of many lead-candidates via inadvertent pharmacologic blockade of K+, Ca2+ and Na+ currents. Many drugs inadvertently block hERG1 leading to an acquired form of the Long QT syndrome and potentially lethal polymorphic ventricular tachycardia. An emerging strategy is to rely on interventions with a drug that may proactively activate hERG1 channels reducing cardiovascular risks. Small molecules-activators have a great potential for co-therapies where the risk of hERG-related QT prolongation is significant and rehabilitation of the drug is impractical. Although a number of hERG1 activators have been identified in the last decade, their binding sites, functional moieties responsible for channel activation and thus mechanism of action, have yet to be established. Here, we present a proof-of-principle study that combines de-novo drug design, molecular modeling, chemical synthesis with whole cell electrophysiology and Action Potential (AP) recordings in fetal mouse ventricular myocytes to establish basic chemical principles required for efficient activator of hERG1 channel. In order to minimize the likelihood that these molecules would also block the hERG1 channel they were computationally engineered to minimize interactions with known intra-cavitary drug binding sites. The combination of experimental and theoretical studies led to identification of functional elements (functional groups, flexibility) underlying efficiency of hERG1 activators targeting binding pocket located in the S4-S5 linker, as well as identified potential side-effects in this promising line of drugs, which was associated with multi-channel targeting of the developed drugs.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».