Design, Synthesis, and <i>In Vitro</i> Characterization of Proteolytically-Stable Opioid-Neurotensin Hybrid Peptidomimetics
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Linking an opioid to a nonopioid pharmacophore represents a promising approach for reducing opioid-induced side effects during pain management. Herein, we describe the optimization of the previously reported opioid-neurotensin hybrids (OPNT-hybrids), SBL-OPNT-05 & -10, containing the μ-/δ-opioid agonist H-Dmt- d -Arg-Aba-β-Ala-NH 2 and NT(8–13) analogs optimized for NTS2 affinity. In the present work, the constrained dipeptide Aba-β-Ala was modified to investigate the optimal linker length between the two pharmacophores, as well as the effect of expanding the aromatic moiety within constrained dipeptide analogs, via the inclusion of a naphthyl moiety. Additionally, the N -terminal Arg residue of the NT(8–13) pharmacophore was substituted with β 3 h Arg. For all analogs, affinity was determined at the MOP, DOP, NTS1, and NTS2 receptors. Several of the hybrid ligands showed a subnanomolar affinity for MOP, improved binding for DOP compared to SBL-OPNT-05 & -10, as well as an excellent NTS2-affinity with high selectivity over NTS1. Subsequently, the G αi1 and β-arrestin-2 pathways were evaluated for all hybrids, along with their stability in rat plasma. Upon MOP activation, SBL-OPNT-13 and -18 were the least effective at recruiting β-arrestin-2 ( E max = 17 and 12%, respectively), while both compounds were also found to be partial agonists at the G αi1 pathway, despite improved potency compared to DAMGO. Importantly, these analogs also showed a half-life in rat plasma in excess of 48 h, making them valuable tools for future in vivo investigations.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».