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Record W2766209862 · doi:10.71781/5027

HERG-BRET / Évaluation par la technologie BRET de l'interaction moléculaire avec le canal potassique Kv11.1 responsable d'arythmies ventriculaires médicamenteuses

2016· dissertation· fr· W2766209862 on OpenAlexaboutno aff
Etienne Durette

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChemistryMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le canal Kv11.1, dont l’inhibition occasionne une prolongation de l’intervalle QT, est directement impliqué dans des cas d’effets secondaires cardiotoxiques. Depuis 2006, Santé Canada exige que les nouvelles molécules et leurs métabolites soient évalués en phase préclinique pour le risque d’allongement de l’intervalle QT. La méthode de référence évalue l’électrophysiologie des cardiomyocytes en culture lors d’une courte exposition au médicament (<30min). Bien que cette méthode soit la plus fiable actuellement, elle permet seulement d’identifier les molécules qui bloquent directement le passage des ions dans le pore du canal (effet aigu). La méthode HERG-BRET vise à identifier les molécules susceptibles d’interagir avec le canal Kv11.1 par le moyen d’une altération du trafic vésiculaire (effet chronique). Ce type d’interaction est considéré comme un biomarqueur de la capacité à bloquer l’activité de ce canal. L’étude présentée tente de déterminer si un test de localisation cellulaire de hERG basé sur le BRET permettra un criblage à haut débit et une meilleure évaluation de l’affinité d’interaction avec hERG, comparativement aux méthodes alternatives actuelles. Dans le modèle HERG-BRET, la protéine hERG fusionnée à la luciférase de renilla (donneur d’énergie) est exprimée dans une lignée cellulaire HEK293. Cette même lignée exprime également une protéine verte fluorescente modifiée (accepteur d’énergie) qui est ancrée à la membrane plasmique. L’échange d’énergie entre le donneur et l’accepteur est un indice de la localisation de hERG à la membrane plasmique. Les fluctuations de ratio BRET suite à une exposition de 16h à un composé pharmaceutique reflètent donc l’effet du composé sur la translocation de Kv11.1. Vingt-cinq composés pharmaceutiques déjà caractérisés dans la littérature scientifique ont été testés : 12 ont été classés comme chaperons pharmacologiques, 4 comme inhibiteurs du trafic, 1 comme inhibiteur ayant les deux effets mentionnés et 8 n’ont pas pu être classés. Le comportement du biosenseur à l’égard des composés testés suggère que la méthode HERG-BRET ne peut pas être utilisée seule pour évaluer le risque cardiotoxique des médicaments. Toutefois, elle peut fournir des informations complémentaires pertinentes quand à la nature de l’interaction entre un composé pharmaceutique et la sous unité hERG du canal Kv11.1.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.071
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.307 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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