V-ATPase Subunit Interactions: The Long Road to Therapeutic Targeting
Notice bibliographique
Résumé
Over the last three decades, V-ATPases have emerged from the obscurity of poorly understood membrane proton transport phenomena to being recognized as ubiquitous proton pumps that underlie vital cellular processes in all eukaryotic and many prokaryotic cells. These exquisitely complex molecular motors also engage in diverse specialized roles contributing to development, tissue function and pH homeostasis within complex organisms. Increasingly, mutations and misappropriation of V-ATPase function have been linked to diseases, ranging from sclerosing bone pathologies and renal tubular acidosis to bone-loss disorders and cancer metastasis. Much remains to be learned about the details of V-ATPase cell and molecular biology; nevertheless, interest in V-ATPases as potential therapeutic targets has burgeoned in recent years. In this review, we present a history of our involvement and contributions to the understanding of V-ATPase structure and function and our nascent and ongoing contributions to translating the knowledge gained from basic research on the nature of V-ATPases into tools for drug discovery. We focus here primarily on the treatment of bone-loss pathologies, like osteoporosis, and present proof-of-concept for a drug screening strategy based on targeting a3-B2 subunit interactions within the V-ATPase complex.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».