Extolling the benefits of molecular therapeutic lipidation
Notice bibliographique
Résumé
The conjugation of drug or molecular recognition motif to a hydrophobic fatty entity, for purpose of drug-membrane localization, has been a molecular strategy utilized for targeted inhibition of pathways involved in diseased cells. In general, membrane-anchored inhibitor structures have been composed of either a lipid or sterol group coupled via a broad range of inert linkers to either a peptide or small molecule protein recognition agent. Whilst not adhering to the molecular paradigms of modern medicinal chemistry, this approach has afforded peptidic-based therapeutics with improved cellular and in vivo efficacy, leading to more selective targeting of membrane associated protein targets and the effective immobilization of cytosolic signaling proteins through membrane anchorage. The evidence suggests that membrane-anchored peptidic inhibitors are more selective, potent, structurally rigid, and possess enhanced cell permeability profiles as compared to their non-lipidated precursors. This perspectives article will review the application of lipid or sterol conjugation to peptide inhibitors (lipo-molecules) to circumvent the poor cell permeability and metabolic labilities associated with peptidic therapeutics. In addition, the concept of protein-membrane anchorage as a novel drug modality for inhibiting cytosolic signaling protein motility in cells will be reviewed and its merits as an approach to inhibiting protein complexation, protein nuclear translocation and their potential for more effective targeting of membrane associated targets.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».