High Throughput Assay Identifies Glafenine as a Corrector for the Folding Defect in Corneal Dystrophy–Causing Mutants of SLC4A11
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Protein misfolding, causing retention of nascent protein in the endoplasmic reticulum (ER), is the most common molecular phenotype for disease alleles of membrane proteins. Strategies are needed to identify therapeutics able to correct such folding/trafficking defects. Mutations of SLC4A11, a plasma membrane transport protein of the human corneal endothelial cell layer, cause cases of congenital hereditary endothelial dystrophy, Harboyan syndrome, and Fuchs' endothelial corneal dystrophy. Most SLC4A11 mutations induce SLC4A11 misfolding and retention in the ER. METHODS: An assay amenable to high-throughput screening was developed to quantify SLC4A11 at the plasma membrane, enabling a search for potential traffic-correcting small molecules. The assay was validated by comparing cell surface abundance of SLC4A11 mutants measured in the assay to observations from confocal immunofluorescence and values from cell surface biotinylation. Functionality of mutant proteins was assessed, using a confocal microscopic green fluorescent protein (GFP) water flux assay where relative rates of cell swelling are compared. RESULTS: A small-scale screen revealed that the nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), glafenine, ibuprofen, and acetylsalicylic acid dissolved in 0.2% dimethyl sulfoxide (DMSO), partially rescued the trafficking defect in some SLC4A11 mutants, expressed in HEK293 cells. These SLC4A11 mutants retained functional activity when rescued to the plasma membrane by glafenine treatment. Glafenine was effective with an EC50 of 1.5 ± 0.7 μM. CONCLUSIONS: These data suggest that glafenine, and perhaps other NSAIDs, hold potential as therapeutics for misfolded membrane proteins, like SLC4A11. The high throughput approach described here can be modified to identify correctors of other misfolded plasma membrane proteins that cause eye disease.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».