Application of Fluorine- and Nitrogen-Walk Approaches: Defining the Structural and Functional Diversity of 2-Phenylindole Class of Cannabinoid 1 Receptor Positive Allosteric Modulators
Notice bibliographique
Résumé
Cannabinoid 1 receptor (CB1R) allosteric ligands hold a far-reaching therapeutic promise. We report the application of fluoro- and nitrogen-walk approaches to enhance the drug-like properties of GAT211, a prototype CB1R allosteric agonist-positive allosteric modulator (ago-PAM). Several analogs exhibited improved functional potency (cAMP, β-arrestin 2), metabolic stability, and aqueous solubility. Two key analogs, GAT591 ( 6r ) and GAT593 ( 6s ), exhibited augmented allosteric-agonist and PAM activities in neuronal cultures, improved metabolic stability, and enhanced orthosteric agonist binding (CP55,940). Both analogs also exhibited good analgesic potency in the CFA inflammatory-pain model with longer duration of action over GAT211 while being devoid of adverse cannabimimetic effects. Another analog, GAT592 ( 9j ), exhibited moderate ago-PAM potency and improved aqueous solubility with therapeutic reduction of intraocular pressure in murine glaucoma models. The SAR findings and the enhanced allosteric activity in this class of allosteric modulators were accounted for in our recently developed computational model for CB1R allosteric activation and positive allosteric modulation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».