Development of FERM domain protein-protein interaction inhibitors for MSN and CD44 as a potential therapeutic strategy for Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent genome-wide association studies have revealed genetic risk factors for Alzheimer’s disease (AD) that are exclusively expressed in microglia within the brain. A proteomics approach identified moesin (MSN), a FERM (four-point-one ezrin radixin moesin) domain protein, and the receptor CD44 as hub proteins found within a co-expression module strongly linked to AD clinical and pathological traits as well as microglia. The FERM domain of MSN interacts with the phospholipid PIP 2 and the cytoplasmic tails of receptors such as CD44. This study explored the feasibility of developing protein-protein interaction inhibitors that target the MSN–CD44 interaction. Structural and mutational analyses revealed that the FERM domain of MSN binds to CD44 by incorporating a beta strand within the F3 lobe. Phage-display studies identified an allosteric site located close to the PIP 2 binding site in the FERM domain that affects CD44 binding within the F3 lobe. These findings support a model in which PIP 2 binding to the FERM domain stimulates receptor tail binding through an allosteric mechanism that causes the F3 lobe to adopt an open conformation permissive for binding. High-throughput screening of a chemical library identified two compounds that disrupt the MSN–CD44 interaction, and one compound series was further optimized for biochemical activity, specificity, and solubility. The results suggest that the FERM domain holds potential as a drug development target. The small molecule preliminary leads generated from the study could serve as a foundation for additional medicinal chemistry effort with the goal of controlling microglial activity in AD by modifying the MSN–CD44 interaction.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».