Dose–Response Evaluation of Novel RORγt Inhibitors by Low-Throughput TR-FRET and Phenotypic Assays
Notice bibliographique
Résumé
🧾 AbstractBackground: Transplantation is considered the treatment of choice for end stage kidney disease, as it decreases mortality, morbidity and health-care costs compared to dialysis. However, more than 20% of kidney transplantation candidates are highly sensitized as defined by a high calculated panel reactive antibody (cPRA > 80%). These patients can develop an antibody mediated rejection (AMR) and less than 10% of them can get a successful transplantation. Growing evidence suggests the involvement of immunosuppressant resistant Th17 and Tc17 cells in orchestrating the rejection in highly sensitized patients and other cases of AMR. Differentiation of naïve T-cell into Th17 is regulated through the expression of retinoic acid receptor related orphan receptor gamma t (RORγt) nuclear receptor. Using rational drug design and virtual screening, we discovered a group of compounds that can inhibit RORγt and can decrease de novo generation of Th17 and Tc17 cells in PBMCs derived from highly sensitized patients. Objective: to determine the binding affinity and dose-response of novel modulators of RORγt using time resolved fluorescence energy transfer binding assay. Methods: we evaluated the binding of 23 compounds by time resolved fluorescence energy transfer of RORγt-LBD-biotinylated coactivator peptide complex. A known inhibitor of RORγt, GSK2981278, was used as a reference. Ten 2.3-fold dilutions per compound were tested and IC50 was determined for all the compounds. Additionally, we tested the effect of compounds on Th17 and Treg polarization phenotypic assays. Results: all the compounds tested inhibited RORγt-LBD coactivator binding at picomolar to nanomolar concentrations (IC50 < 100 nM). In Th17 polarization assay, two compounds were tested, and both showed a nanomolar inhibition of IL17A when used at 2, 15 nM concentration and reduced the percentage of Th17 cells by 20-30% (p < 0.05). Conclusion: we identified potent inhibitors of RORγt and can efficiently attenuate Th17 polarization. They can be used in-vivo to block T cells differentiation to Th17 and Tc17 and treat conditions associated with increased IL17 production.📁 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: Vth International Drug Discovery and Development Forum 2019 Presentation Date: October 2, 2019 Location: Montreal, QC, Canada Abstract Category: Mechanism of Drug Action Presentation Type: Oral and Poster 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. Dose–Response Evaluation of Novel RORγt Inhibitors by Low-Throughput TR-FRET and Phenotypic Assays. In Proc. Int. Drug Discov. Dev. Forum 2019; 5, 33–34 (Abstr. 23). Vth International Drug Discovery and Development Forum, Montreal, QC, Canada, October 2, 2019. DOI: 10.6084/m9.figshare.30421933 © 2019, Ahmed Fouda.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».