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Enregistrement W4407387182 · doi:10.1093/ijnp/pyae059.303

ORPHAN GPCRS – A NEW FRONTIER IN SCHIZOPHRENIA DRUG DISCOVERY

2025· article· en· W4407387182 sur OpenAlexaff
G. A. Stewart, Yao Lü, Sheng Yu Ang, Daisy L. Spark, Juulke Castelijn, Trang Pham, Michelle A. Camerino, Monica Langiu, Natalie Diepenhorst, Clotilde Mannoury la Cour, Leonid Churilov, Jess Nithianantharajah, Christopher J. Langmead

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Neuropsychopharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Drug discoveryFrontierG protein-coupled receptorDrugData scienceMedicineComputational biologyPsychiatryBioinformaticsComputer scienceBiologyReceptorInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Schizophrenia manifests as a broad and diverse symptomatology that creates a heterogenous patient population that responds to standard of care medicines to varying extents. The three characterised symptom domains; positive, negative and cognitive, represent, but are not limited to: hallucinations and delusions, negative affect, and impairments in learning and memory, respectively. Frontline drugs only effectively address the positive symptoms in ~70% of patients, yet it is the cognitive impairments associated with schizophrenia (CIAS) that pose the greatest hurdle to improve societal integration and quality of life. These issues culminate in a critical unmet medical need. There have been a number of clinical candidates and mechanisms that have sought to address CIAS, and all have failed. These failures point to two probable influences: 1. insufficient insight into the mechanisms capable of driving a change in disease symptoms; 2. the lack of stringent preclinical models and assays that derive endpoints similar to those tested in patients. Whilst schizophrenia standard of care medicines and investigational agents engage a number of G protein-coupled receptors (GPCRs), there remains an array of CNS-enriched orphan GPCRs that represent new opportunities as drug targets (Lu et al., 2023). Objective Our approach employs a holistic workflow to target validation and drug discovery through applying techniques that accelerates the process whilst increasing fidelity. We have applied structure- enabled drug design, disease-relevant pharmacology and advanced rodent models to multiple orphan GPCRs to create a global understanding of the target ranging from ligand-receptor interactions to in- depth behavioural insights. Method We used cryogenic electron microscopy to generate molecular models of our target orphan GPCRs in complex with their cognate G proteins to gain molecular insights into ligand binding and G protein coupling – facilitating structure-based drug design. We applied multi-endpoint pharmacology in recombinant and primary native cells to provide granularity to ligand-mediated signalling sequalae. Finally, we overlayed these findings with a comprehensive behavioural and cognitive battery (including rodent cognition touchscreens) to provide a correlation between our ligand-receptor mechanisms and psychosis- and cognition-relevant in vivo behavioural outcomes. Results Application of our technical workflow has provided molecular insights to accelerate ligand optimisation and deliver ligands with distinct, signal-biased pharmacological profiles. These ligands demonstrated antipsychotic activity (reversal of hyperlocomotion) and distinct cognition-enhancing profiles in mice, across working memory and attention tasks. Conclusions Development of this unique workflow has allowed the deconvolving of mechanisms of ligand-receptor interactions and signalling that accelerated development of ligands that target orphan GPCRs and display antipsychotic and pro-cognitive effects in mice. References Lu Y. 2023. Molecular insights into orphan G protein-coupled receptors relevant to schizophrenia. Br J Pharmacol. doi: 10.1111/bph.16221

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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