Characterization of covalent inhibitors that disrupt the interaction between the tandem SH2 domains of SYK and FCER1G phospho-ITAM
Notice bibliographique
Résumé
RNA sequencing and genetic data support spleen tyrosine kinase (SYK) and high affinity immunoglobulin epsilon receptor subunit gamma (FCER1G) as putative targets to be modulated for Alzheimer's disease (AD) therapy. FCER1G is a component of Fc receptor complexes that contain an immunoreceptor tyrosine-based activation motif (ITAM). SYK interacts with the Fc receptor by binding to doubly phosphorylated ITAM (p-ITAM) via its two tandem SH2 domains (SYK-tSH2). Interaction of the FCER1G p-ITAM with SYK-tSH2 enables SYK activation via phosphorylation. Since SYK activation is reported to exacerbate AD pathology, we hypothesized that disruption of this interaction would be beneficial for AD patients. Herein, we developed biochemical and biophysical assays to enable the discovery of small molecules that perturb the interaction between the FCER1G p-ITAM and SYK-tSH2. We identified two distinct chemotypes using a high-throughput screen (HTS) and orthogonally assessed their binding. Both chemotypes covalently modify SYK-tSH2 and inhibit its interaction with FCER1G p-ITAM.
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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 ».