From structural biology to designing therapy for inborn errors of metabolism
Notice bibliographique
Résumé
At the SSIEM Symposium in Istanbul 2010, I presented an overview of protein structural approaches in the study of inborn errors of metabolism (Yue and Oppermann 2011). Five years on, the field is going strong with new protein structures, uncovered catalytic functions and novel chemical matters for metabolic enzymes, setting the stage for the next generation of drug discovery. This article aims to update on recent advances and lessons learnt on inborn errors of metabolism via the protein-centric approach, citing examples of work from my group, collaborators and co-workers that cover diverse pathways of transsulfuration, cobalamin and glycogen metabolism. Taking into consideration that many inborn errors of metabolism result in the loss of enzyme function, this presentation aims to outline three key principles that guide the design of small molecule therapy in this technically challenging field: (1) integrating structural, biochemical and cell-based data to evaluate the wide spectrum of mutation-driven enzyme defects in stability, catalysis and protein-protein interaction; (2) studying multi-domain proteins and multi-protein complexes as examples from nature, to learn how enzymes are activated by small molecules; (3) surveying different regions of the enzyme, away from its active site, that can be targeted for the design of allosteric activators and inhibitors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».