Discovery of Dual-Action Membrane-Anchored Modulators of Incretin Receptors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) and the glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptors are considered complementary therapeutic targets for type 2 diabetes. Using recombinant membrane-tethered ligand (MTL) technology, the present study focused on defining optimized modulators of these receptors, as well as exploring how local anchoring influences soluble peptide function. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Serial substitution of residue 7 in membrane-tethered GIP (tGIP) led to a wide range of activities at the GIP receptor, with [G(7)]tGIP showing enhanced efficacy compared to the wild type construct. In contrast, introduction of G(7) into the related ligands, tGLP-1 and tethered exendin-4 (tEXE4), did not affect signaling at the cognate GLP-1 receptor. Both soluble and tethered GIP and GLP-1 were selective activators of their respective receptors. Although soluble EXE4 is highly selective for the GLP-1 receptor, unexpectedly, tethered EXE4 was found to be a potent activator of both the GLP-1 and GIP receptors. Diverging from the pharmacological properties of soluble and tethered GIP, the newly identified GIP-R agonists, (i.e. [G(7)]tGIP and tEXE4) failed to trigger cognate receptor endocytosis. In an attempt to recapitulate the dual agonism observed with tEXE4, we conjugated soluble EXE4 to a lipid moiety. Not only did this soluble peptide activate both the GLP-1 and GIP receptors but, when added to receptor expressing cells, the activity persists despite serial washes. CONCLUSIONS: These findings suggest that conversion of a recombinant MTL to a soluble membrane anchored equivalent offers a means to prolong ligand function, as well as to design agonists that can simultaneously act on more than one therapeutic target.
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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 ».