Discovery of MDI-114215: A Potent and Selective LIMK Inhibitor To Treat Fragile X Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide LIMKs are serine/threonine and tyrosine kinases responsible for controlling cytoskeletal dynamics as key regulators of actin stability, ensuring synaptic health through normal synaptic bouton structure and function. However, LIMK1 overactivation results in abnormal dendritic synaptic development that characterizes the pathogenesis of Fragile X Syndrome (FXS). As a result, the development of LIMK inhibitors represents an emerging disease-modifying therapeutic approach for FXS. We report the discovery of MDI-114215 ( 85 ), a novel, potent allosteric dual-LIMK1/2 inhibitor that demonstrates exquisite kinome selectivity. 85 reduces phospho-cofilin in mouse brain slices and rescues impaired hippocampal long-term potentiation in brain slices from FXS mice. We also show that LIMK inhibitors are effective in reducing phospho-cofilin levels in iPSC neurons derived from FXS patients, demonstrating 85 to be a potential therapeutic candidate for FXS that could have broad application to neurological disorders or cancers caused by LIMK1/2 overactivation and actin instability.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».