Cardiac ryanodine receptor N-terminal region biosensors identify novel inhibitors via FRET-based high-throughput screening
Notice bibliographique
Résumé
The N-terminal region (NTR) of ryanodine receptor (RyR) channels is critical for the regulation of Ca 2+ release during excitation–contraction (EC) coupling in muscle. The NTR hosts numerous mutations linked to skeletal (RyR1) and cardiac (RyR2) myopathies, highlighting its potential as a therapeutic target. Here, we constructed two biosensors by labeling the mouse RyR2 NTR at domains A, B, and C with FRET pairs. Using fluorescence lifetime (FLT) detection of intramolecular FRET signal, we developed high-throughput screening (HTS) assays with these biosensors to identify small-molecule RyR modulators. We then screened a small validation library and identified several hits. Hits with saturable FRET dose–response profiles and previously unreported effects on RyR were further tested using [ 3 H]ryanodine binding to isolated sarcoplasmic reticulum vesicles to determine effects on intact RyR opening in its natural membrane. We identified three novel inhibitors of both RyR1 and RyR2 and two RyR1-selective inhibitors effective at nanomolar Ca 2+ . Two of these hits activated RyR1 only at micromolar Ca 2+ , highlighting them as potential enhancers of excitation–contraction coupling. To determine whether such hits can inhibit RyR leak in muscle, we further focused on one, an FDA-approved natural antibiotic, fusidic acid (FA). In skinned skeletal myofibers and permeabilized cardiomyocytes, FA inhibited RyR leak with no detrimental effect on skeletal myofiber excitation–contraction coupling. However, in intact cardiomyocytes, FA induced arrhythmogenic Ca 2+ transients, a cautionary observation for a compound with an otherwise solid safety record. These results indicate that HTS campaigns using the NTR biosensor can identify compounds with therapeutic potential.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».