A novel cell‐based sensor detecting the activity of individual basic proprotein convertases
Notice bibliographique
Résumé
The basic proprotein convertases (PCs) furin, PC1/3, PC2, PC5/6, PACE4, PC4, and PC7 are promising drug targets for human diseases. However, developing selective inhibitors remains challenging due to overlapping substrate recognition motifs and limited structural information. Classical drug screening approaches for basic PC inhibitors involve homogeneous biochemical assays using soluble recombinant enzymes combined with fluorogenic substrate peptides that may not accurately recapitulate the complex cellular context of the basic PC-substrate interaction. Herein we report basic PC sensor (BPCS), a novel cell-based molecular sensor that allows rapid screening of candidate inhibitors and their selectivity toward individual basic PCs within mammalian cells. BPCS consists of Gaussia luciferase linked to a sortilin-1 membrane anchor via a cleavage motif that allows efficient release of luciferase specifically if individual basic PCs are provided in the same membrane. Screening of selected candidate peptidomimetic inhibitors revealed that BPCS can readily distinguish between general and selective PC inhibitors in a high-throughput screening format. The robust and cost-effective assay format of BPCS makes it suitable to identify novel specific small-molecule inhibitors against basic PCs for therapeutic application. Its cell-based nature will allow screening for drug targets in addition to the catalytically active mature enzyme, including maturation, transport, and cellular factors that modulate the enzyme's activity. This broadened 'target range' will enhance the likelihood to identify novel small-molecule compounds that inhibit basic PCs in a direct or indirect manner and represents a conceptual advantage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».