BI 456906: Discovery and preclinical pharmacology of a novel GCGR/GLP-1R dual agonist with robust anti-obesity efficacy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Obesity and its associated comorbidities represent a global health challenge with a need for well-tolerated, effective, and mechanistically diverse pharmaceutical interventions. Oxyntomodulin is a gut peptide that activates the glucagon receptor (GCGR) and glucagon-like peptide-1 receptor (GLP-1R) and reduces bodyweight by increasing energy expenditure and reducing energy intake in humans. Here we describe the pharmacological profile of the novel glucagon receptor (GCGR)/GLP-1 receptor (GLP-1R) dual agonist BI 456906. METHODS: BI 456906 was characterized using cell-based in vitro assays to determine functional agonism. In vivo pharmacological studies were performed using acute and subchronic dosing regimens to demonstrate target engagement for the GCGR and GLP-1R, and weight lowering efficacy. RESULTS: BI 456906 is a potent, acylated peptide containing a C18 fatty acid as a half-life extending principle to support once-weekly dosing in humans. Pharmacological doses of BI 456906 provided greater bodyweight reductions in mice compared with maximally effective doses of the GLP-1R agonist semaglutide. BI 456906's superior efficacy is the consequence of increased energy expenditure and reduced food intake. Engagement of both receptors in vivo was demonstrated via glucose tolerance, food intake, and gastric emptying tests for the GLP-1R, and liver nicotinamide N-methyltransferase mRNA expression and circulating biomarkers (amino acids, fibroblast growth factor-21) for the GCGR. The dual activity of BI 456906 at the GLP-1R and GCGR was supported using GLP-1R knockout and transgenic reporter mice, and an ex vivo bioactivity assay. CONCLUSIONS: BI 456906 is a potent GCGR/GLP-1R dual agonist with robust anti-obesity efficacy achieved by increasing energy expenditure and decreasing food intake.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».