Regulators of G-Protein Signaling and Their G Substrates: Promises and Challenges in Their Use as Drug Discovery Targets
Notice bibliographique
Résumé
Because G-protein coupled receptors (GPCRs) continue to represent excellent targets for the discovery and development of small-molecule therapeutics, it is posited that additional protein components of the signal transduction pathways emanating from activated GPCRs themselves are attractive as drug discovery targets. This review considers the drug discovery potential of two such components: members of the “regulators of G-protein signaling” (RGS protein) superfamily, as well as their substrates, the heterotrimeric G-protein α subunits. Highlighted are recent advances, stemming from mouse knockout studies and the use of “RGS-insensitivity” and fast-hydrolysis mutations to Gα, in our understanding of how RGS proteins selectively act in (patho)physiologic conditions controlled by GPCR signaling and how they act on the nucleotide cycling of heterotrimeric G-proteins in shaping the kinetics and sensitivity of GPCR signaling. Progress is documented regarding recent activities along the path to devising screening assays and chemical probes for the RGS protein target, not only in pursuits of inhibitors of RGS domain-mediated acceleration of Gα GTP hydrolysis but also to embrace the potential of finding allosteric activators of this RGS protein action. The review concludes in considering the Gα subunit itself as a drug target, as brought to focus by recent reports of activating mutations to GNAQ and GNA11 in ocular (uveal) melanoma. We consider the likelihood of several strategies for antagonizing the function of these oncogene alleles and their gene products, including the use of RGS proteins with Gαq selectivity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».