Exploring the conformational dynamics of <scp>PD1</scp> in complex with different ligands: What we can learn for designing novel <scp>PD1</scp> signaling blockers?
Notice bibliographique
Résumé
Activation of T cells triggers the expression of regulatory molecules like the programmed cell death 1 (PD1) protein. The association of PD1 with the natural ligands PDL1 and PDL2 induces an inhibitory signal that prevents T cells from proliferating and exerting effector functions. However, little is known about how the binding of the ligands induce the PD1 inhibitory signal over T cells effector functions. Here, we explore the dynamics of PD1 free, and in complex with different PDL1 variants as well as the therapeutic antibodies nivolumab and pembrolizumab in order to assess the conformational changes in PD1 related to the signaling process. Our simulations suggest a pre-conformational selection mechanism for the binding of the different PDL1 variants, while an induced-fit model fits better for the molecular recognition process of the therapeutic antibodies. A deep analysis of the changes on PD1 movement upon the binding to different ligands revealed that as larger is the difference in the conformation adopted by loop C'D with respect to the complex with PDL1 is higher the ligand ability to reduce the PD1 inhibitory signaling. This behavior suggests that targeting specific conformations of this loop can be useful for designing therapies able to recover T cells effector functions.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».