Vacuolar H+-ATPases (V-ATPases) as therapeutic targets: a brief review and recent developments
Notice bibliographique
Résumé
-ATPases (V-ATPases) are multi-subunit enzymes that play housekeeping roles in eukaryotic cells by acidifying lysosomes, late endosomes, Golgi, and other membrane-bounded compartments. Beyond that, V-ATPases have specialized functions in certain cell types linked to diseases including osteoporosis and cancer. Efforts to identify strategies to develop inhibitors selective for V-ATPases that are involved in disease progression have been ongoing for more than two decades, but so far have not yielded a therapeutic agent that has been translated to the clinic. Recent basic science studies have identified unexpected roles for V-ATPases in nutrient and energy sensing, and renin/angiotensin signaling, which offer additional incentives for considering V-ATPases as therapeutic targets. This article briefly reviews efforts to utilize inhibitors of V-ATPases as drugs. Primary focus is on recent "rational" efforts to identify small molecule inhibitors of the V-ATPases that are selectively expressed in osteoclasts and cancer cells. Enoxacin and bis-enoxacin are two molecules that emerged from these efforts. These molecules block a binding interaction between V-ATPases and microfilaments that occurs in osteoclasts, but not most other cell types, which relates to the specialized function of V-ATPases in bone resorption. Enoxacin and bis-enoxacin have proven useful in the treatment of bone diseases and cancer in animal models and display therapeutic effects that are different, and perhaps better, than current drugs. These results provide evidence that agents targeting subsets of V-ATPases may prove useful in the clinic.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».