Functional dynamics of G protein-coupled receptors reveal new routes for drug discovery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
G protein-coupled receptors (GPCRs) are the largest human membrane protein family that transduce extracellular signals into cellular responses. They are major pharmacological targets, with approximately 26% of marketed drugs targeting GPCRs, primarily at their orthosteric binding site. Despite their prominence, predicting the pharmacological effects of novel GPCR-targeting drugs remains challenging due to the complex functional dynamics of these receptors. Recent advances in X-ray crystallography, cryo-electron microscopy, spectroscopic techniques and molecular simulations have enhanced our understanding of receptor conformational dynamics and ligand interactions with GPCRs. These developments have revealed novel ligand-binding modes, mechanisms of action and druggable pockets. In this Review, we highlight such aspects for recently discovered small-molecule drugs and drug candidates targeting GPCRs, focusing on three categories: allosteric modulators, biased ligands, and bivalent and bitopic compounds. Although studies so far have largely been retrospective, integrating structural data on ligand-induced receptor functional dynamics into the drug discovery pipeline has the potential to guide the identification of drug candidates with specific abilities to modulate GPCR interactions with intracellular effector proteins such as G proteins and β-arrestins, enabling more tailored selectivity and efficacy profiles. Recent advances in structural biology techniques and computational simulations have enhanced our understanding of the conformational dynamics of G protein-coupled receptors and their interactions with ligands. This Review highlights how such advances may be used in the discovery and optimization of drugs that target G protein-coupled receptors, focusing on three categories: allosteric modulators, biased ligands, and bivalent and bitopic compounds.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle