Ligand functional selectivity and quantitative pharmacology at G protein-coupled receptors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In recent years, it has become clear that individual GPCRs can elicit multiple G-protein-dependent and -independent cellular responses. This has led to the discovery that certain ligands can differentially modulate these responses, a concept known as functional selectivity. AREAS COVERED: In this review, the authors describe the various manifestations of functional selectivity and its potential implication in drug discovery. The authors provide a historical perspective of the observations and methodologies that led to the evolution of this concept. The authors also describe the proposed molecular mechanisms responsible for the engagement of distinct subsets of signaling repertoire by different ligands. The review offers the reader a synthetic view of how functional selectivity could be used in the design of safer and more effective drugs. EXPERT OPINION: Our better understanding of the various ways by which compounds modulate GPCR activity has led to a parallel expansion of the terminology used to describe these phenomena. The authors propose a standardization of this nomenclature as an essential step to both simplify and clarify the language used among researchers to facilitate future collaboration and discovery of these important therapeutic targets. Such clarification of the various aspects of functional selectivity, coupled with the development of tools for effective monitoring, will undoubtedly bring this emerging concept into the general paradigm of drug discovery at GPCRs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».