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Enregistrement W4402596350 · doi:10.1101/2024.09.17.613365

Type-II kinase inhibitors that target Parkinson’s Disease-associated LRRK2

2024· preprint· en· W4402596350 sur OpenAlexfundno aff
Nicolai D. Raig, Katherine J. Surridge, Marta Sanz Murillo, Verena Dederer, Andreas Krämer, Martin P. Schwalm, Lewis Elson, Deep Chatterjee, Sebastian Mathea, Thomas Hanke, Andrés E. Leschziner, Samara L. Reck‐Peterson, Stefan Knapp

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMcGill UniversityGenentechBayerPfizerGenome CanadaMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésLRRK2Parkinson's diseaseKinaseDiseaseMedicinePharmacologyInternal medicineChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aberrant increases in kinase activity of leucine-rich repeat kinase 2 (LRRK2) are associated with Parkinson's disease (PD). Numerous LRRK2-selective type-I kinase inhibitors have been developed and some have entered clinical trials. In this study, we present the first LRRK2-selective type-II kinase inhibitors. Targeting the inactive conformation of LRRK2 is functionally distinct from targeting the active-like conformation using type-I inhibitors. We designed these inhibitors using a combinatorial chemistry approach fusing selective LRRK2 type-I and promiscuous type-II inhibitors by iterative cycles of synthesis supported by structural biology and activity testing. Our current lead structures are selective and potent LRRK2 inhibitors. Through cellular assays, cryo-electron microscopy structural analysis, and in vitro motility assays, we show that our inhibitors stabilize the open, inactive kinase conformation. These new conformation-specific compounds will be invaluable as tools to study LRRK2's function and regulation, and expand the potential therapeutic options for PD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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