Design of Novel Neurokinin 1 Receptor Antagonists Based on Conformationally Constrained Aromatic Amino Acids and Discovery of a Potent Chimeric Opioid Agonist-Neurokinin 1 Receptor Antagonist
Notice bibliographique
Résumé
A screening of conformationally constrained aromatic amino acids as base cores for the preparation of new NK1 receptor antagonists resulted in the discovery of three new NK1 receptor antagonists, 19 [Ac-Aba-Gly-NH-3',5'-(CF(3))(2)-Bn], 20 [Ac-Aba-Gly-NMe-3',5'-(CF(3))(2)-Bn], and 23 [Ac-Tic-NMe-3',5'-(CF(3))(2)-Bn], which were able to counteract the agonist effect of substance P, the endogenous ligand of NK1R. The most active NK1 antagonist of the series, 20 [Ac-Aba-Gly-NMe-3',5'-(CF(3))(2)-Bn], was then used in the design of a novel, potent chimeric opioid agonist-NK1 receptor antagonist, 35 [Dmt-D-Arg-Aba-Gly-NMe-3',5'-(CF(3))(2)-Bn], which combines the N terminus of the established Dmt(1)-DALDA agonist opioid pharmacophore (H-Dmt-D-Arg-Phe-Lys-NH(2)) and 20, the NK1R ligand. The opioid component of the chimeric compound 35, that is, Dmt-D-Arg-Aba-Gly-NH(2) (36), also proved to be an extremely potent and balanced μ and δ opioid receptor agonist with subnanomolar binding and in vitro functional activity.
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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 | 0,000 | 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 ».