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Enregistrement W2140979341 · doi:10.1111/bph.12480

Differential interactions of antiretroviral agents with <scp>LXR</scp>, <scp>ER</scp> and <scp>GR</scp> nuclear receptors: potential contributing factors to adverse events

2013· article· en· W2140979341 sur OpenAlexaff
Jenny Svärd, Fernando Blanco, Daniel K. Nevin, Darren Fayne, F Mulcahy, Martina Hennessy, Paul Spiers

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Pharmacology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesHigher Education Authority
Mots-clésPregnane X receptorNuclear receptorConstitutive androstane receptorReceptorLiver X receptorEfavirenzAllosteric regulationChemistryIn silicoCell biologyBiologyPharmacologyBiochemistryImmunologyTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Antiretroviral (ARV) drugs activate pregnane X receptors and constitutive androstane receptors, increasing the risk of drug interactions due to altered drug metabolism and disposition. The closely related liver X receptors (LXRα/β), oestrogen receptors (ERα/β) and glucocorticoid receptor (GR) regulate many endogenous processes such as lipid/cholesterol homeostasis, cellular differentiation and inflammation. However, ARV drug activation of these nuclear receptors has not been thoroughly investigated. EXPERIMENTAL APPROACH: The ability of an ARV drug library to activate LXRα/β, ERα/β and GR was assessed using a combined in silico and in vitro approach encompassing computational docking and molecular descriptor filtering, cell-free time-resolved fluorescence resonance energy transfer co-activator assays to assess direct binding to ligand-binding domains (LBDs), cell-based reporter assays and target gene expression. KEY RESULTS: Direct LBD interactions with LXRα and/or LXRβ were predicted in silico and confirmed in vitro for darunavir, efavirenz, flavopiridol, maraviroc and tipranavir. Likewise, efavirenz was also predicted and confirmed as a ligand of ERα-LBD. Interestingly, atazanavir and ritonavir also activated LXRα/β in reporter assays, while tipranavir enhanced transcriptional activity of ERα. Effects on ER and LXR target gene expression were confirmed for efavirenz and tipranavir. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: There was good agreement between in silico predictions and in vitro results. However, some nuclear receptor interactions identified in vitro were probably due to allosteric effects or nuclear receptor cross-talk, rather than direct LBD binding. This study indicates that some of the adverse effects associated with ARV use may be mediated through 'off-target' effects involving nuclear receptor activation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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