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Enregistrement W2609415147 · doi:10.2174/1568026617666170414143430

Computational Models for Understanding of Structure, Function and Pharmacology of the Cardiac Potassium Channel Kv11.1 (hERG)

2017· review· en· W2609415147 sur OpenAlexaff
Sören Wacker, Sergei Y. Noskov, Laura L. Perissinotti

Notice bibliographique

RevueCurrent Topics in Medicinal Chemistry · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléshERGPotassium channelPotassium channel blockerPharmacologyPotassium channel openerChannel (broadcasting)Function (biology)ChemistryComputational biologyMedicineComputer scienceCell biologyBiologyInternal medicineComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid delayed rectifier current IKr is one of the major K+ currents involved in repolarization of the human cardiac action potential. Various inherited or drug-induced forms of the long QT syndrome (LQTS) in humans are linked to functional and structural modifications in the IKr conducting channels. IKr is carried by the potassium channel Kv11.1 encoded by the gene KCNH2 (commonly referred to as human ether-a-go-go-related gene or hERG) [1, 2]. The first necessary step for predicting emergent drug effects on the heart is determining and modeling the binding thermodynamics and kinetics of primary and major off-target drug interactions with subcellular targets. The bulk of drugs that target hERG channels are known to have complex interactions at the atomic scale. Accordingly, one of the goals for this review is to provide comprehensive guide in the universe of computational models aiming to refine our understanding of structure-function relations in Kv11.1 and its isoforms. The special emphasis is placed on the mapping of drug binding sites and tentative mechanisms of channel inhibition and activation by drugs. An overview over recent structural models and mapping of binding sites for blockers and activators of IKr current along with the discussion on agreements and discrepancies among different models is presented. There is an apparent reciprocity or feedback loop between drug binding and action potential of the cardiac myocytes. Thus one has to connect drug binding to a particular receptor so that its functional consequences impact on the action potential duration. The natural pathway is to develop multi-scale models that connect between receptor and cellular scales. The potential for such multi-scale model development is discussed through the lens of common gating models. Accordingly, the second part of this review covers an ongoing development of the kinetic models of gating transitions and cardiac ion currents carried by hERG channels with and without drug bound.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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