MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7094948017 · doi:10.6084/m9.figshare.30418093

Identification of Novel Modulators of RORγt by Rational Drug Design and Molecular Docking

2025· other· W7094948017 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typeother
Langue
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeripheral blood mononuclear cellCytokineRational designDrugTransplant rejectionRetinoic acidAgonistDocking (animal)FOXP3Inverse agonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

🧾AbstractIntroduction: Retinoic acid receptor–related orphan receptor gamma t (RORγt) is the master regulator of T helper 17 (Th17) cells, which are implicated in many autoimmune diseases and in solid-organ graft rejection. Research from our laboratory and others has shown that Th17 cells contribute to antibody-mediated rejection through the promotion of tertiary lymphoid tissue formation and the production of donor-specific antibodies. Th17 cells secrete IL-17A, IL-17F, IL-21, IL-22, and other cytokines that promote both Th1- and Th2-type inflammation, B-cell proliferation, antibody production, macrophage recruitment, and related inflammatory pathways. There are currently no systemic RORγt inhibitors in clinical trials registered in the NIH database, as previous candidates were discontinued due to liver toxicity. Objectives: To identify new inhibitors of RORγt and evaluate their in-vitro effects on PBMCs from highly sensitized hemodialysis patients and other transplantation candidates. Methods: Using a rational drug-design approach employing 2D/3D structural similarity and scaffold hopping, we identified new chemical entities with high binding affinity for the RORγt ligand-binding pocket, confirmed using two molecular-docking programs against theoretical natural substrates and reference inhibitors. Pharmacokinetics, toxicity, and drug-likeness were predicted using the SwissADME web tool. Two analogues were tested on PBMCs from healthy volunteers and from highly sensitized and non-sensitized hemodialysis patients in an in-vitro Th17 polarization assay. Results: Compounds TF-S1 and TF-S2 both acted as inverse agonists, significantly reducing IL-17, IL-21, and IL-22–producing cells (p < 0.05, n = 9; 150 < IC₅₀ < 750 nM). Both compounds inhibited Th17-associated cytokine production in PBMCs from healthy volunteers, confirming RORγt inverse agonist activity in primary human cells. Conclusion: Small-molecule inhibitors of RORγt attenuate Th17 responses and could be therapeutically beneficial in preventing and treating allosensitization in solid-organ transplantation. Significance: These novel compounds may represent safer alternatives to earlier RORγt inhibitors and could contribute to refining in-silico drug-discovery tools, thereby reducing reliance on animal testing. 📁 File Description The initial submission published in the conference proceedings and the final author-reprint, posted online on 22 October 2025.📍 Conference and MetadataPresented at: IVth International Drug Discovery and Development Forum 2018 Presentation Date: October 24, 2018 Location: Montreal, QC, Canada Abstract Category: Drug Design and Synthesis Presentation Type: Oral and PosterAuthors: 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. Identification of Novel Modulators of RORγt by Rational Drug Design and Molecular Docking. In Proc. Int. Drug Discov. Dev. Forum 2018; 4, 12 (Abstr. 13). IVth International Drug Discovery and Development Forum, Montreal, QC, Canada, October 22–24, 2018. DOI: 10.6084/m9.figshare.30418093 © 2018, 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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetPsoriasis: Treatment and Pathogenesis→Travaux en français237 207→