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Enregistrement W2931930663 · doi:10.1021/acs.jmedchem.9b00141

Structure- and Ligand-Based Discovery of Chromane Arylsulfonamide Na<sub>v</sub>1.7 Inhibitors for the Treatment of Chronic Pain

2019· article· en· W2931930663 sur OpenAlexaff
Steven J. McKerrall, Teresa T. Nguyen, Kwong Wah Lai, Philippe Bergeron, Lunbin Deng, Antonio G. DiPasquale, Jae H. Chang, Jun Chen, Tania Chernov-Rogan, David H. Hackos, Jonathan Maher, Daniel F. Ortwine, Jodie Pang, Jian Payandeh, William R. Proctor, Shannon D. Shields, Jennifer Vogt, Pengfei Ji, Wenfeng Liu, Elisa Ballini, Lilia Schumann, Glauco Tarozzo, Girish Bankar, Sultan Chowdhury, Abid Hasan, J. P. Johnson, Kuldip Khakh, Sophia Lin, Charles J. Cohen, Christoph M. Dehnhardt, Brian S. Safina, Daniel P. Sutherlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholinesterase and Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensXenon Pharmaceuticals (Canada)
Organismes subventionnairesGenentech
Mots-clésChemistryLigand efficiencyLipophilicityLigand (biochemistry)In vivoStereochemistryPotencyMutagenesisStructure–activity relationshipIn vitroSelectivityLead compoundPharmacologyCombinatorial chemistryBiochemistryReceptorMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using structure- and ligand-based design principles, a novel series of piperidyl chromane arylsulfonamide Nav1.7 inhibitors was discovered. Early optimization focused on improvement of potency through refinement of the low energy ligand conformation and mitigation of high in vivo clearance. An in vitro hepatotoxicity hazard was identified and resolved through optimization of lipophilicity and lipophilic ligand efficiency to arrive at GNE-616 (24), a highly potent, metabolically stable, subtype selective inhibitor of Nav1.7. Compound 24 showed a robust PK/PD response in a Nav1.7-dependent mouse model, and site-directed mutagenesis was used to identify residues critical for the isoform selectivity profile of 24.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,398

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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