A rapid in vivo pipeline to identify small molecule inhibitors of amyloid aggregation
Notice bibliographique
Résumé
Amyloids are associated with over 50 human diseases and have inspired significant effort to identify small molecule remedies. Here, we present an in vivo platform that efficiently yields small molecule inhibitors of amyloid formation. We previously identified small molecules that kill the nematode C. elegans by forming membrane-piercing crystals in the pharynx cuticle, which is rich in amyloid-like material. We show here that many of these molecules are known amyloid-binders whose crystal-formation in the pharynx can be blocked by amyloid-binding dyes. We asked whether this phenomenon could be exploited to identify molecules that interfere with the ability of amyloids to seed higher-order structures. We therefore screened 2560 compounds and found 85 crystal suppressors, 47% of which inhibit amyloid formation. This hit rate far exceeds other screening methodologies. Hence, in vivo screens for suppressors of crystal formation in C. elegans can efficiently reveal small molecules with amyloid-inhibiting potential. In this work, Kamal, Knox et al develop a high-throughput system to identify small molecules that disrupt amyloid formation by pre-selecting compounds that suppress molecular interactions within the cuticle of the C. elegans pharynx.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».