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Enregistrement W2236153020 · doi:10.2174/156720501209151019104951

Identification of Small Molecule Inhibitors of Tau Aggregation by Targeting Monomeric Tau As a Potential Therapeutic Approach for Tauopathies

2015· article· en· W2236153020 sur OpenAlexfundno aff
Marcus Pickhardt, Thomas Neumann, Daniel Schwizer, Kari Callaway, Michele Vendruscolo, Dale Schenk, Peter St George‐Hyslop, Eva‐Maria Mandelkow, Christopher M. Dobson, Lisa McConlogue, Eckhard Mandelkow�, Gergely Tóth

Notice bibliographique

RevueCurrent Alzheimer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clésSmall moleculeDrug discoveryChemistryIntrinsically disordered proteinsSurface plasmon resonanceMonomerComputational biologyTau proteinProtein aggregationBiophysicsBiochemistryNanotechnologyBiologyAlzheimer's diseaseMedicineNanoparticleMaterials scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A potential strategy to alleviate the aggregation of intrinsically disordered proteins (IDPs) is to maintain the native functional state of the protein by small molecule binding. However, the targeting of the native state of IDPs by small molecules has been challenging due to their heterogeneous conformational ensembles. To tackle this challenge, we applied a high-throughput chemical microarray surface plasmon resonance imaging screen to detect the binding between small molecules and monomeric full-length Tau, a protein linked with the onset of a range of Tauopathies. The screen identified a novel set of drug-like fragment and lead-like compounds that bound to Tau. We verified that the majority of these hit compounds reduced the aggregation of different Tau constructs in vitro and in N2a cells. These results demonstrate that Tau is a viable receptor of drug-like small molecules. The drug discovery approach that we present can be applied to other IDPs linked to other misfolding diseases such as Alzheimer's and Parkinson's diseases.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations63
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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