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Enregistrement W2766209862 · doi:10.71781/5027

HERG-BRET / Évaluation par la technologie BRET de l'interaction moléculaire avec le canal potassique Kv11.1 responsable d'arythmies ventriculaires médicamenteuses

2016· dissertation· fr· W2766209862 sur OpenAlexaboutno aff
Etienne Durette

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le canal Kv11.1, dont l’inhibition occasionne une prolongation de l’intervalle QT, est directement impliqué dans des cas d’effets secondaires cardiotoxiques. Depuis 2006, Santé Canada exige que les nouvelles molécules et leurs métabolites soient évalués en phase préclinique pour le risque d’allongement de l’intervalle QT. La méthode de référence évalue l’électrophysiologie des cardiomyocytes en culture lors d’une courte exposition au médicament (<30min). Bien que cette méthode soit la plus fiable actuellement, elle permet seulement d’identifier les molécules qui bloquent directement le passage des ions dans le pore du canal (effet aigu). La méthode HERG-BRET vise à identifier les molécules susceptibles d’interagir avec le canal Kv11.1 par le moyen d’une altération du trafic vésiculaire (effet chronique). Ce type d’interaction est considéré comme un biomarqueur de la capacité à bloquer l’activité de ce canal. L’étude présentée tente de déterminer si un test de localisation cellulaire de hERG basé sur le BRET permettra un criblage à haut débit et une meilleure évaluation de l’affinité d’interaction avec hERG, comparativement aux méthodes alternatives actuelles. Dans le modèle HERG-BRET, la protéine hERG fusionnée à la luciférase de renilla (donneur d’énergie) est exprimée dans une lignée cellulaire HEK293. Cette même lignée exprime également une protéine verte fluorescente modifiée (accepteur d’énergie) qui est ancrée à la membrane plasmique. L’échange d’énergie entre le donneur et l’accepteur est un indice de la localisation de hERG à la membrane plasmique. Les fluctuations de ratio BRET suite à une exposition de 16h à un composé pharmaceutique reflètent donc l’effet du composé sur la translocation de Kv11.1. Vingt-cinq composés pharmaceutiques déjà caractérisés dans la littérature scientifique ont été testés : 12 ont été classés comme chaperons pharmacologiques, 4 comme inhibiteurs du trafic, 1 comme inhibiteur ayant les deux effets mentionnés et 8 n’ont pas pu être classés. Le comportement du biosenseur à l’égard des composés testés suggère que la méthode HERG-BRET ne peut pas être utilisée seule pour évaluer le risque cardiotoxique des médicaments. Toutefois, elle peut fournir des informations complémentaires pertinentes quand à la nature de l’interaction entre un composé pharmaceutique et la sous unité hERG du canal Kv11.1.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
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