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Enregistrement W4225377465 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r2780

Discovery of Novel Pain Therapies Without Side‐effects by Combining Targeted Mutagenesis and Phenotype‐based Drug Screening in Larval Zebrafish

2022· article· en· W4225377465 sur OpenAlexaff
Yara Zayed, Vivianne Gao, Prachi Ray, Gaspard Montandon

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health OntarioToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFentanylZebrafishOpioidPharmacologyAddictionMedicineDrug discoveryDrugAdenylyl cyclaseBioinformaticsBiologyPsychiatryInternal medicineGeneticsGeneReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Opioid drugs provide effective pain relief but come with considerable side‐effects including addiction and respiratory depression which can be lethal with overdose. During the COVID19 pandemic, the opioid epidemic reached almost 100,000 deaths in the United States, highlighting the urgent need to identify pain killers with reduced liability so they can be safely prescribed. One approach to develop safe pain killers is to combine existing opioid analgesics with drugs reducing respiratory depression. Using our novel biotechnology platforms in larval zebrafish, we propose to identify new molecular targets and drugs with potent analgesic properties, reduced respiratory liability, and without addictive properties. Methods Combining targeted mutagenesis and phenotype‐based drug screening approaches in larval zebrafish in vivo, we can quickly and effectively identify new molecular targets and screen new drug compounds to either target respiratory depression, analgesia ( Zaig and Montandon, 2021, eLife ), as well as addiction. We first screened customized drug libraries targeting voltage‐gated calcium channels and the adenylyl cyclase pathway, two molecular pathways involved in pain. We are also creating mutants using CRISPR‐cas9 in first generation zebrafish embryos to identify new molecular targets. Using our new models, we quantified respiratory depression by fentanyl in day post‐fertilization 7 larvae, as well as the nociceptive response to formalin. Results To determine the role of calcium channels opioid‐mediated effects, we combined fentanyl and the calcium channel activators nefiracetam (1µM) or FLP‐64176 (1µM). Both nefiractem and FLP‐64176 prevented respiratory depression by fentanyl (1µM). To target the adenylyl cyclase pathway, we combined fentanyl and the phosphodiesterase inhibitors pentoxifylline (50µM), roflumilast (1µM), or dipyridamole (100µM). Pentaxifylline prevented respiratory depression by fentanyl but not roflumilast and dipyridamole. To perform targeted mutagenesis, we injected 4 single guide RNAs targeting the orpm1 gene, i.e. the gene coding for µ‐opioid receptors. Six days later, we measured respiratory depression by fentanyl in knockout larvae or controls. In oprm1 ‐/‐ knockout larvae, respiratory depression by fentanyl was substantially reduced compared to controls, therefore confirming the validity of our targeted mutagenesis approach. We are currently targeting the genes coding for calcium channels and phosphodiesterases to determine whether they can be molecular targets for respiratory depression and/or analgesia. Discussion The successful identification of new drug combinations to prevent respiratory depression while preserving analgesia suggests that our drug discovery platform in larval zebrafish will substantially accelerate the identification of new opioid drugs with reduced morbidity and mortality. Our platform is also being leveraged to discover non‐opioid pain killers with reduced side‐effects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
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