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Enregistrement W2301368381 · doi:10.1021/acsmedchemlett.5b00447

Discovery of Aryl Sulfonamides as Isoform-Selective Inhibitors of Na<sub>V</sub>1.7 with Efficacy in Rodent Pain Models

2016· article· en· W2301368381 sur OpenAlexaff
Thilo Focken, Shifeng Liu, Navjot Chahal, Maxim Dauphinais, Michael Grimwood, Sultan Chowdhury, Ivan Hemeon, Paul Bichler, David Bogucki, Matthew Waldbrook, Girish Bankar, Luis Sojo, Clint Young, Sophia Lin, Noah Gregory Shuart, Rainbow Kwan, Jodie Pang, Jae H. Chang, Brian S. Safina, Daniel P. Sutherlin, J. P. Johnson, Christoph M. Dehnhardt, Tarek S. Mansour, Renata M. Oballa, Charles J. Cohen, Carole Robinette

Notice bibliographique

RevueACS Medicinal Chemistry Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensXenon Pharmaceuticals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalgesicSodium channelPharmacologyIn vivoGene isoformPotencyDrug discoveryArylChemistryMedicineIn vitroBiochemistryBiologySodium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on a novel series of aryl sulfonamides that act as nanomolar potent, isoform-selective inhibitors of the human sodium channel hNaV1.7. The optimization of these inhibitors is described. We aimed to improve potency against hNaV1.7 while minimizing off-target safety concerns and generated compound 3. This agent displayed significant analgesic effects in rodent models of acute and inflammatory pain and demonstrated that binding to the voltage sensor domain 4 site of NaV1.7 leads to an analgesic effect in vivo. Our findings corroborate the importance of hNaV1.7 as a drug target for the treatment of pain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations72
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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