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Enregistrement W7094944239 · doi:10.6084/m9.figshare.30415822.v3

RORγt: A Drug Target in Organ Transplantation — Identification of Novel Modulators of RORγt by Rational Drug Design and Molecular Docking

2025· other· W7094944239 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typeother
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIrish and British Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug discoveryPubChemVirtual screeningDrugDrug designTranscription factorFlow cytometryPeripheral blood mononuclear cellTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

🖼️ Poster DescriptionThis poster was presented in the 4th International Drug Discovery and Development Forum 2018. It integrates computational and experimental drug discovery approaches aimed at identifying novel small-molecule modulators of the retinoic acid receptor-related orphan receptor gamma t (RORγt), a transcription factor that orchestrates T helper 17 (Th17) cell differentiation and cytokine secretion. Dysregulated Th17 responses are strongly implicated in antibody-mediated rejection (AMR) and chronic allograft dysfunction through the formation of tertiary lymphoid tissue and the secretion of pro-inflammatory cytokines such as IL-17A, IL-21, and IL-22. Targeting RORγt therefore represents a promising immunomodulatory strategy in transplantation. The project implements a rational drug design workflow combining multiple stages of in-silico and in-vitro screening. Over 90 million compounds from the PubChem chemical library and 152 RORγt bioassays are analyzed to identify potential RORγt inverse agonists. Computational steps include 2D/3D fingerprint similarity screening, molecular docking, property calculation, and virtual ADMET filtering to prioritize candidates with optimal predicted pharmacokinetics and safety profiles. Two 2,3-Derivatives of 4,5,6,7-Tetrahydrobenzothiophene compounds, TF-S1 and TF-S2, emerge as promising hit molecules with strong binding affinity for the RORγt ligand-binding domain and favorable drug-likeness characteristics. Their biological activity is validated using in-vitro Th17 polarization assays based on peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from highly sensitized (HSP) and nonsensitized (NSP) transplant patients, as well as healthy volunteers (HV). The cultures are stimulated with IL-1β, IL-6, IL-23, and TGF-β over 16 days, followed by intracellular cytokine staining and multicolor flow cytometry to quantify CD4⁺IL-17A⁺, CD4⁺IL-21⁺, and CD4⁺IL-22⁺ populations. Treatment with TF-S1 and TF-S2 significantly attenuates Th17 polarization and cytokine expression, with inhibitory effects comparable to those observed with cyclosporine A (CsA) and dexamethasone (DEX). The response is dose-dependent and consistent across patient groups, supporting the hypothesis that these compounds act as functional RORγt inverse agonists. Statistical analysis using two-way ANOVA with Tukey’s or paired t-tests confirms significance (p < 0.05). The findings demonstrate that selective inhibition of RORγt can effectively modulate Th17-mediated immune activation, offering a potential therapeutic approach for reducing allosensitization, AMR, and chronic graft inflammation. Beyond its immediate biological results, the poster emphasizes the power of integrating computational chemistry, virtual pharmacology, and cellular immunology to accelerate small-molecule discovery in transplantation research.📍 Conference and MetadataConference: IVth International Drug Discovery and Development Forum 2018 Presentation Date: 24 October 2018 Location: Montreal, QC, CanadaPoster Category: Drug Design and Synthesis Authors: Ahmed Fouda, Sarita Negi, Steven Paraskevas, Jean Tchervenkov Affiliation: Department of Experimental Surgery, McGill University, Montreal, QC, Canada📚 Full CitationFouda, A.; Negi, S.; Paraskevas, S.; Tchervenkov, J. RORγt: A Drug Target in Organ Transplantation — Identification of Novel Modulators of RORγt by Rational Drug Design and Molecular Docking. Poster presented at the IVth International Drug Discovery and Development Forum 2018, Montreal, QC, Canada, October 22–24, 2018; Online publication date: October 22nd 2025. DOI: 10.6084/m9.figshare.30415822 © 2025, Ahmed Fouda.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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