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Enregistrement W4286434206 · doi:10.1002/anie.202207974

Pharmacological Chaperones for GCase that Switch Conformation with pH Enhance Enzyme Levels in Gaucher Animal Models

2022· article· en· W4286434206 sur OpenAlexafffund
Andrés G. Santana, Kyle Robinson, Chelsea Vickers, Matthew C. Deen, Hong‐Ming Chen, Stephen Zhou, Ben Dai, Maria Fuller, A.B. Boraston, David J. Vocadlo, L. Clarke, Stephen G. Withers

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreSimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Glycomics NetworkCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLysosomeEnzymeMutantLysosomal storage disordersIn vivoChemistryCell biologyBiochemistryBiophysicsBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaucher disease is a lysosomal storage disorder caused by mutations which destabilize the native folded form of GCase, triggering degradation and ultimately resulting in low enzyme activity. Pharmacological chaperones (PCs) which stabilize mutant GCase have been used to increase lysosomal activity through improving trafficking efficiency. By engineering their inherent basicity, we have synthesized PCs that change conformation between the ER and the lysosomal environment, thus weakening binding to GCase after its successful trafficking to the lysosome. NMR studies confirmed the conformational change while X-ray data reveal bound conformations and binding modes. These results were further corroborated by cell studies showing increases in GCase activity when using the pH-switchable probe at low dosing. Preliminary in vivo assays with humanized mouse models of Gaucher showed enhanced GCase activity levels in relevant tissues, including the brain, further supporting their potential.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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