MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411210549 · doi:10.3390/biom15060855

Docking Simulations of G-Protein Coupled Receptors Uncover Crossover Binding Patterns of Diverse Ligands to Angiotensin, Alpha-Adrenergic and Opioid Receptors: Implications for Cardiovascular Disease and Addiction

2025· article· en· W4411210549 sur OpenAlexaff
Harry Ridgway, Graham J. Moore, Laura Kate Gadanec, John Matsoukas

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceptorOpioidAdrenergic receptorDocking (animal)Alpha-2 adrenergic receptorPharmacologyG protein-coupled receptorAlpha (finance)AddictionChemistryMedicineComputational biologyBioinformaticsNeuroscienceInternal medicineBiologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent bioassay studies have unexpectedly supported the high (computationally predicted) binding affinities of angiotensin receptor blockers (ARBs) at α-adrenergic receptors (αARs) in isolated smooth muscle. Computational predictions from ligand docking studies are consistent with very low concentrations of ARBs (e.g., sartans or bisartans) that partially reduce (20–50%) the contractile response to phenylephrine, suggesting that some ARBs may function as partial inverse agonists at αARs. Virtual ligand screening (docking) and molecular dynamics (MD) simulations were carried out to explore the binding affinities and stabilities of selected non-peptide ligands (e.g., ARBs and small-molecule opioids) for several G-protein coupled receptor (GPCR) types, including angiotensin II (AngII) type 1 receptor (AT1R), α1AR, α2AR, and μ-(µOR) and ժ-opioid receptors (ժOR). Results: All ligands docked preferentially to the binding pocket on the cell surface domain of the GPCR types investigated. Drug binding was characterized by weak interactions (hydrophobic, hydrogen bonding, pi-pi) and stronger ionic and salt-bridge interactions (cation-pi and cation-anion interactions). Ligands specific to each GPCR category showed considerable cross-binding with alternative GPCRs, with small-molecule medications appearing less selective than their peptide or ARB functional equivalents. ARBs that exhibit higher affinities for AT1R also demonstrate higher affinities for µORs and ժORs than opiate ligands, such as fentanyl and naltrexone. Moreover, ARBs had a higher affinity for αARs than either alpha agonists (epinephrine and phenylephrine) or inhibitors (prazosin and doxazosin). MD simulations of membrane-embedded ARB-GPCR complexes proved stable over nanosecond time scales and suggested that some ARBs may behave as agonists or antagonists depending on the GPCR type. Based on the results presented in this and related investigations, we propose that agonists bind to the resting A-site of GPCRs, while inverse agonists occupy the desensitizing D-site, which partial agonists like morphine and fentanyl share, contributing to addiction. ARBs block both AngII and alpha receptors, suggesting that they are more potent antihypertensive drugs than ACE inhibitors. ARBs have the potential to inhibit morphine tolerance and appear to disrupt receptor desensitization processes, potentially by competing at the D-site. Our results suggest the possible therapeutic potential of ARBs in treating methamphetamine and opiate addictions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomoleculesMême sujetReceptor Mechanisms and SignalingTravaux en français237 207