Nitro-benzylideneoxymorphone, a bifunctional mu and delta opioid receptor ligand with high mu opioid receptor efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is a major societal need for analgesics with less tolerance, dependence, and abuse liability. Preclinical rodent studies suggest that bifunctional ligands with both mu (MOPr) and delta (DOPr) opioid peptide receptor activity may produce analgesia with reduced tolerance and other side effects. This study explores the structure-activity relationships (SAR) of our previously reported MOPr/DOPr lead, benzylideneoxymorphone (BOM) with C7-methylene-substituted analogs. Methods: Analogs were synthesized and tested in vitro for opioid receptor binding and efficacy. One compound, nitro-BOM (NBOM, 12) was evaluated for antinociceptive effects in the warm water tail withdrawal assay in C57BL/6 mice. Acute and chronic antinociception was determined, as was toxicologic effects on chronic administration. Molecular modeling experiments were performed using the Site Identification by Ligand Competitive Saturation (SILCS) method. Results: NBOM was found to be a potent MOPr agonist/DOPr partial agonist that produces high-efficacy antinociception. Antinociceptive tolerance was observed, as was weight loss; this toxicity was only observed with NBOM and not with BOM. Modeling supports the hypothesis that the increased MOPr efficacy of NBOM is due to the substituted benzylidene ring occupying a nonpolar region within the MOPr agonist state. Discussion: Though antinociceptive tolerance and non-specific toxicity was observed on repeated administration, NBOM provides an important new tool for understanding MOPr/DOPr pharmacology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».