MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3026416224 · doi:10.1186/s41181-020-00096-8

Synthesis, in vitro and in vivo evaluation of 11C-O-methylated arylpiperazines as potential serotonin 1A (5-HT1A) receptor antagonist radiotracers

2020· article· en· W3026416224 sur OpenAlexafffund
Vidya Narayanaswami, Junchao Tong, Ferdinando Fiorino, Beatrice Severino, Rosa Sparaco, Elisa Magli, Flavia Giordano, P Bloomfield, Jaya Prabhakaran, J. John Mann, Neil Vasdev, Kenneth Dahl, J.S. Dileep Kumar

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Radiopharmacy and Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthAzrieli FoundationCanada Research ChairsNew York State Psychiatric Institute
Mots-clésRadioligandRadiosynthesisReceptorChemistrySerotonin5-HT receptorIn vivoPharmacologyAgonistBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Serotonin 1A (5-HT 1A ) receptors are implicated in the pathogenesis of several psychiatric and neurodegenerative disorders motivating the development of suitable radiotracers for in vivo positron emission tomography (PET) neuroimaging. The gold standard PET imaging agent for this target is [ carbonyl - 11 C]WAY-100635, labeled via a technically challenging multi-step reaction that has limited its widespread use. While several antagonist and agonist-based PET radiotracers for 5-HT 1A receptors have been developed, their clinical translation has been hindered by methodological challenges and/or and non-specific binding. As a result, there is continued interest in the development of new and more selective 5-HT 1A PET tracers having a relatively easier and reliable radiosynthesis process for routine production and with favorable metabolism to facilitate tracer-kinetic modeling. The purpose of the current study was to develop and characterize a radioligand with suitable characteristics for imaging 5-HT 1A receptors in the brain. The current study reports the in vitro characterization and radiosyntheses of three candidate 5-HT 1A receptor antagonists, DF-100 (1) , DF-300 (2) and DF-400 (3) , to explore their suitability as potential PET radiotracers. Results Syntheses of 1–3 and corresponding precursors for radiolabeling were achieved from isonicotinic, picolinic acid or picolino nitrile. In vitro binding studies demonstrated nanomolar affinity of the compounds for 5-HT 1A receptors. Binding of 1–3 for other biogenic amines, neurotransmitter receptors, and transporters was negligible with the exception of moderate affinities for α 1 -adrenergic receptors (4–6-fold less potent than that for 5-HT 1A receptor). Radioligands [ 11 C] 1 – 3 were efficiently prepared by 11 C- O -methylation of the corresponding phenolic precursor in non-decay corrected radiochemical yields of 7–11% with > 99% chemical and radiochemical purities. Dynamic PET studies in rats demonstrated negligible brain uptake of [ 11 C] 1 and [ 11 C] 2 . In contrast, significant brain uptake of [ 11 C] 3 was observed with an early peak SUV of 4–5. However, [ 11 C] 3 displayed significant off-target binding attributed to α 1 -adrenergic receptors based on regional distribution (thalamus>hippocampus) and blocking studies. Conclusion Despite efficient radiolabeling, results from PET imaging experiments limit the application of [ 11 C] 3 for in vivo quantification of 5-HT 1A receptors. Nevertheless, derivatives of compound 3 may provide a scaffold for alternative PET radiotracers with improved selectivity for 5-HT 1A receptors or α 1 -adrenergic receptors.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEJNMMI Radiopharmacy and ChemistryMême sujetNeurotransmitter Receptor Influence on BehaviorTravaux en français237 207