Site and Mechanism of ML252 Inhibition of Kv7 Voltage-Gated Potassium Channels
Notice bibliographique
Résumé
Kv7 (KCNQ) voltage-gated potassium channels are critical regulators of neuronal excitability and are candidate targets for development of antiseizure medications. Drug discovery efforts have identified small molecules that modulate channel function and reveal mechanistic insights into Kv7 channel physiological roles. While Kv7 channel activators have therapeutic benefits, inhibitors are useful for understanding channel function and mechanistic validation of candidate drugs. In this study, we reveal the mechanism of a Kv7.2/Kv7.3 inhibitor, ML252. We used docking and electrophysiology to identify critical residues involved in ML252 sensitivity. Most notably, Kv7.2[W236F] or Kv7.3[W265F] mutations strongly attenuate ML252 sensitivity. This tryptophan residue in the pore is also required for sensitivity to certain activators, including retigabine and ML213. We used automated planar patch clamp electrophysiology to assess competitive interactions between ML252 and different Kv7 activator subtypes. A pore-targeted activator (ML213) weakens the inhibitory effects of ML252, whereas a distinct activator subtype (ICA-069673) that targets the voltage sensor does not prevent ML252 inhibition. Using transgenic zebrafish larvae expressing an optical reporter (CaMPARI) to measure neural activity in-vivo, we demonstrate that Kv7 inhibition by ML252 increases neuronal excitability. Consistent with in-vitro data, ML213 suppresses ML252 induced neuronal activity, while the voltage-sensor targeted activator ICA-069673 does not prevent ML252 actions. In summary, this study establishes a binding site and mechanism of action of ML252, classifying this poorly understood drug as a pore-targeted Kv7 channel inhibitor that binds to the same tryptophan residue as commonly used pore-targeted Kv7 activators. ML213 and ML252 likely have overlapping sites of interaction in the pore Kv7.2 and Kv7.3 channels, resulting in competitive interactions. In contrast, the VSD-targeted activator ICA-069673 does not prevent channel inhibition by ML252.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».