Pharmacology of human trace amine-associated receptors: Therapeutic opportunities and challenges
Notice bibliographique
Résumé
The discovery in 2001 of a G protein-coupled receptor family, subsequently termed trace amine-associated receptors (TAAR), triggered a resurgence of interest in so-called trace amines. Initial optimism quickly faded, however, as the TAAR family presented a series of challenges preventing the use of standard medicinal chemistry and pharmacology technologies. Consequently the development of basic tools for probing TAAR and translating findings from model systems to humans has been problematic. Despite these challenges the last 5years have seen considerable advances, in particular with respect to TAAR1, which appears to function as an endogenous rheostat, maintaining central neurotransmission within defined physiological limits, in part through receptor heterodimerization yielding biased signaling outputs. Regulation of the dopaminergic system is particularly well understood and clinical testing of TAAR1 directed ligands for schizophrenia and psychiatric disorders have begun. In addition, pre-clinical animal models have identified TAAR1 as a novel target for drug addiction and metabolic disorders. Growing evidence also suggests a role for TAARs in regulating immune function. This review critically discusses the current state of TAAR research, highlighting recent developments and focussing on human TAARs, their functions, and clinical implications. Current gaps in knowledge are identified, along with the research reagents and translational tools still required for continued advancement of the field. Through this, a picture emerges of an exciting field on the cusp of significant developments, with the potential to identify new therapeutic leads for some of the major unmet medical needs in the areas of neuropsychiatry and metabolic disorders.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».