Design, synthesis and biological evaluation of novel orthosteric-allosteric ligands of the cannabinoid receptor type 2 (CB2R)
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that G protein–coupled receptors (GPCRs) assume multiple active states. Orthosteric ligands and/or allosteric modulators can preferentially stabilize specific conformations, giving rise to pathway-biased signaling. One of the most promising strategies to expand the repertoire of signaling-selective GPCR activators consists of dualsteric agents, which are hybrid compounds consisting of orthosteric and allosteric pharmacophoric units. This approach proved to be very promising showing several advantages over monovalent targeting strategies, including an increased affinity or selectivity, a bias in signaling pathway activation, reduced off-target activity and therapeutic resistance. Our study focused on the cannabinoid receptor type 2 (CB2R), considered a clinically promising target for the control of brain damage in neurodegenerative disorders. Indeed, CB2R was found highly expressed in microglial cells, astrocytes, and even in some neuron subpopulations. Here, we describe the design, synthesis, and biological evaluation of two new classes of potential dualsteric (bitopic) CB2R ligands. The new compounds were obtained by connecting, through different linkers, the pharmacophoric portion of the CB2R positive allosteric modulator (PAM), EC21a, with that of the CB2R selective orthosteric agonist LV62, both developed in our laboratories. A preliminary screening enabled us to identify compound JR64a as the most promising of the series. Indeed, functional examination highlighted a signaling ‘bias’ in favor of G protein activation over βarrestin2 recruitment, combined with high affinity for CB2R and the ability to efficiently prevent inflammation in human microglial cells (HMC3) exposed to LPS/TNFα stimulation, thus demonstrating great promise for the treatment of neurodegenerative diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».