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Enregistrement W4406707367 · doi:10.1021/acs.jmedchem.4c02531

Development of a Second-Generation, <i>In Vivo</i> Chemical Probe for PIKfyve

2025· article· en· W4406707367 sur OpenAlexaff
Sophia M. Min, Frances M. Bashore, Jeffrey L. Smith, Tammy M. Havener, Stefanie Howell, Haoxi Li, Rafael M. Couñago, Konstantin I. Popov, Alison D. Axtman

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensStructural Genomics Consortium
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthNorth Carolina Policy CollaboratoryUniversidade Estadual de CampinasNIH Office of the DirectorUNC Eshelman School of Pharmacy, University of North Carolina at Chapel HillNorth Carolina Biotechnology Center
Mots-clésChemistryIn vivoPotencyPharmacologyKinomeSelectivityBiochemistryKinaseIn vitroBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide We optimized our highly potent and cell-active chemical probe for phosphatidylinositol-3-phosphate 5-kinase (PIKfyve), SGC-PIKFYVE-1, resulting in compounds with improved potency and demonstrated in vivo stability. Use of an in-cell, kinome-wide selectivity panel allowed for confirmation of excellent in-cell selectivity of our lead compound, 40, and another promising analogue, 46 . Evaluation of the pharmacokinetic (PK) profiles of these two compounds revealed that both are well tolerated systemically and orally bioavailable. Coupled with its subnanomolar cellular potency and impressive selectivity in cells, the long half-life of 40 makes it an ideal candidate for the evaluation of the consequences of PIKfyve inhibition in vivo . PIKfyve inhibition has been investigated clinically for indications including rheumatoid arthritis, Crohn’s disease, COVID-19, and ALS using a single compound (apilimod), supporting the development of orthogonal PIKfyve inhibitors with in vivo stability.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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