Long-Residence Time Peptide Antagonist for the Vasopressin V2 Receptor to Treat Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease

托尔瓦普坦 化学 加压素 敌手 内分泌学 内科学 加压素拮抗剂 加压素受体 多囊肾病 受体 离体 体内 常染色体显性多囊肾病 精氨酸加压素受体2 药理学 生物化学 体外 生物 医学 生物技术
作者
Xiaochun Xiong,Wang Nai-yuan,Yixiao Zhang,Wenchao Zhao,Ningning Pang,Kequan Fu,Nan Zhou,Xueyan Zhou,Dong Guo
出处
期刊:Journal of Medicinal Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:67 (7): 5935-5944 被引量:4
标识
DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c00217
摘要

The dysregulated intracellular cAMP in the kidneys drives cystogenesis and progression in autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD). Mounting evidence supports that vasopressin V2 receptor (V2R) antagonism effectively reduces cAMP levels, validating this receptor as a therapeutic target. Tolvaptan, an FDA-approved V2R antagonist, shows limitations in its clinical efficacy for ADPKD treatment. Therefore, the pursuit of better-in-class V2R antagonists with an improved efficacy remains pressing. Herein, we synthesized a set of peptide V2R antagonists. Peptide 33 exhibited a high binding affinity for the V2R (Ki = 6.1 ± 1.5 nM) and an extended residence time of 20 ± 1 min, 2-fold that of tolvaptan. This prolonged interaction translated into sustained suppression of cAMP production in washout experiments. Furthermore, peptide 33 exhibited improved efficacies over tolvaptan in both ex vivo and in vivo models of ADPKD, underscoring its potential as a promising lead compound for the treatment of ADPKD.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
AcA发布了新的文献求助10
4秒前
雪酪芋泥球完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
8秒前
可爱的函函应助爱意花束采纳,获得10
9秒前
10秒前
10秒前
被划分发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
lllllkkkj完成签到,获得积分10
13秒前
万能图书馆应助甜甜圈采纳,获得10
14秒前
14秒前
圈地自萌X发布了新的文献求助10
14秒前
QQ发布了新的文献求助10
14秒前
NexusExplorer应助AcA采纳,获得10
14秒前
美好的千凝发布了新的文献求助100
15秒前
ll完成签到 ,获得积分10
18秒前
Psyche发布了新的文献求助10
18秒前
元力发布了新的文献求助10
18秒前
goodwin完成签到,获得积分10
20秒前
导师我要读博完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
Jasper应助distance采纳,获得10
20秒前
rita_sun1969发布了新的文献求助20
21秒前
22秒前
22秒前
chongyue完成签到,获得积分10
24秒前
wdddr发布了新的文献求助10
25秒前
无限凛发布了新的文献求助10
26秒前
冷静短靴完成签到,获得积分10
26秒前
科研通AI2S应助梦潇遥采纳,获得10
26秒前
甜甜圈发布了新的文献求助10
26秒前
川川发布了新的文献求助10
26秒前
27秒前
27秒前
28秒前
脑洞疼应助陈爱佳采纳,获得10
29秒前
dxc发布了新的文献求助10
30秒前
32秒前
邹邹发布了新的文献求助10
32秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443669
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257473
关于积分的说明 17587094
捐赠科研通 5502370
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900945
邀请新用户注册赠送积分活动 1877987
关于科研通互助平台的介绍 1717534