Image-Based Marker-Free Screening of GABAA Agonists, Antagonists, and Modulators
Notice bibliographique
Résumé
The ionotropic GABA A receptors represent the main target for different groups of widely used drugs having hypnotic and anxiolytic effects. So far, most approaches used to assess GABA activity involve invasive low -throughput electrophysiological techniques or rely on fluorescent dyes, preventing the ability to conduct noninvasive and thus nonperturbing screens. To address this limitation, we have developed an automated marker-free cell imaging method, based on digital holographic microscopy (DHM). This technology allows the automatically screening of compounds in multiple plates without having to label the cells or use special plates. This methodological approach was first validated by screening the GABA A receptor expressed in HEK cells using a selection of active compounds in agonist, antagonist, and modulator modes. Then, in a second blind screen of a library of 3041 compounds (mostly composed of natural products), 5 compounds having a specific agonist action on the GABA A receptor were identified. The hits validated from this unbiased screen were the natural products muscimol, neurosteroid alphaxalone, and three compounds belonging to the avermectin family, all known for having an agonistic effect on the GABA A receptor. The results obtained were exempt from false negatives (structurally similar unassigned hits), and false-positive hits were detected and discarded without the need for performing electrophysiological measurements. The outcome of the screen demonstrates the applicability of our screening by imaging method for the discovery of new chemical structures, particularly regarding chemicals interacting with the ionotropic GABA A receptor and more generally with any ligand-gated ion channels and transporters.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».