Multiple triggers converge to preferential effector coupling in the CB2R through a complex allosteric communication network
Notice bibliographique
Résumé
G protein-coupled receptors are important therapeutic drug targets for a wide range of diseases. Their ability to preferentially engage specific signaling pathways over others can be exploited to design drugs that target only disease-associated pathways leading to an improved safety profile. However, the underlying molecular mechanisms for preferential pathway engagement are complex and remain largely elusive. To elucidate the multifaceted actions at the receptor level that lead to preferential coupling, we employ a combination of techniques. Our approach integrates systematic mutagenesis of the CB2R and comprehensive profiling of Gαi2 and β-arrestin1 engagements with computer simulations to track mutant-induced impacts on receptor dynamics. Most importantly, our research discloses multiple triggers on a complex allosteric communication network (ACN) that converge to preferential CB2R coupling by modulating evolutionary conserved motifs (e.g., CWxP, NPxxY, sodium binding site). Potent triggers for a preferential Gαi2 response exhibit high levels of connectivity and are located in proximity to connections with high information transmission. Our insights highlight the complexity of GPCR signaling and can guide the rational design of drug candidates tailored to evoke specific functional responses that can enhance the precision and efficacy of therapeutic interventions.
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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) | 0,002 | 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 ».