Human Mendelian pain disorders: a key to discovery and validation of novel analgesics
Notice bibliographique
Résumé
We have utilized a novel application of human genetics, illuminating the important role that rare genetic disorders can play in the development of novel drugs that may be of relevance for the treatment of both rare and common diseases. By studying a very rare Mendelian disorder of absent pain perception, congenital indifference to pain, we have defined Nav1.7 (endocded by SCN9A) as a critical and novel target for analgesic development. Strong human validation has emerged with SCN9A gain-of-function mutations causing inherited erythromelalgia (IEM) and paroxysmal extreme pain disorder, both Mendelian disorder of spontaneous or easily evoked pain. Furthermore, variations in the Nav1.7 channel also modulate pain perception in healthy subjects as well as in painful conditions such as osteoarthritis and Parkinson disease. On the basis of this, we have developed a novel compound (XEN402) that exhibits potent, voltage-dependent block of Nav1.7. In a small pilot study, we showed that XEN402 blocks Nav1.7 mediated pain associated with IEM thereby demonstrating the use of rare genetic disorders with mutant target channels as a novel approach to rapid proof-of-concept. Our approach underscores the critical role that human genetics can play by illuminating novel and critical pathways pertinent for drug discovery.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».