High Throughput Screening Identifies a Small Molecule Trafficking Corrector for Long-QT Syndrome Associated KCNQ1 Variants
Notice bibliographique
Résumé
Congenital long QT syndrome (LQTS) promotes risk for life-threatening cardiac arrhythmia and sudden death in children and young adults. Pathogenic variants in the voltage-gated potassium channel KCNQ1 are the most frequently discovered genetic cause. Most LQTS-associated KCNQ1 variants cause loss-of-function secondary to impaired trafficking of the channel to the plasma membrane. There are currently no therapeutic approaches that address this underlying molecular defect. Using a high throughput screening paradigm, we identified VU0494372, a small molecule that increases total and cell surface expression, and trafficking efficiency of wildtype (WT) KCNQ1 as well as three LQTS-associated variants. Additionally, 16-hour treatment of cells with VU0494372 increased current density for WT KCNQ1 and the LQTS-associated variant V207M. VU0494372 had no impact on KCNQ1 transcription, degradation, or thermal stability. We identified a potential direct interaction site with KCNQ1 at or near the binding site of the KCNQ1 potentiator ML277. Together, these findings demonstrate that small molecules can increase the expression levels and cell surface trafficking of KCNQ1 and introduce a potential new pharmacological approach for treating LQTS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».