Molecular basis of JAK kinase regulation guiding therapeutic approaches: Evaluating the JAK3 pseudokinase domain as a drug target
Notice bibliographique
Résumé
Janus kinases (JAK1-3, TYK2) are critical mediators of cytokine signaling and their role in hematological and inflammatory and autoimmune diseases has sparked widespread interest in their therapeutic targeting. JAKs have unique tandem kinase structure consisting of an active tyrosine kinase domain adjacent to a pseudokinase domain that is a hotspot for pathogenic mutations. The development of JAK inhibitors has focused on the active kinase domain and the developed drugs have demonstrated good clinical efficacy but due to off-target inhibition cause also side-effects and carry a black box warning limiting their use. Our understanding of the regulatory function of the pseudokinase domain in physiological and pathological signaling has improved substantially. The pseudokinase domain maintains the inactive state of JAKs in the absence of cytokine stimulation but it has also a key role in physiological and mutation-driven activation process. Furthermore, the pseudokinase domain has favourable structural characteristics for selective targeting of cytokine signaling, such as unique mode of ATP-binding, and the first pseudokinase targeting inhibitor for TYK2 has been approved for clinical use. Here we describe the recent functional and structural knowledge of JAK signaling and their therapeutic targeting, and present data evaluating the druggability of the JAK3 pseudokinase domain. • JAK kinases are important drug targets in inflammatory diseases and hematological malignancies. • Most current JAK inhibitors target conserved kinase domain and lack selectivity limiting their use. • JAK pseudokinase domain has suitable characteristics for selective inhibition by small compounds. • JAK3 pseudokinase domain was found to be a suitable target for therapeutic targeting.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».