Los canales iónicos sensibles al ácido (ASICs) son canales catiónicos independientes del voltaje que detectan las disminuciones del pH extracelular. La desregulación de los ASICs subyace a una serie de patologías. De especial interés es el ASIC3, reconocido como un sensor clave del dolor inducido por el ácido e importante en el establecimiento del dolor derivado de las condiciones inflamatorias, como la artritis reumatoide. Por lo tanto, la identificación de nuevos moduladores de ASIC3 y la comprensión mecánica de cómo estos compuestos modulan ASIC3 podría ser importante para el desarrollo de nuevas estrategias para contrarrestar los efectos perjudiciales de la actividad desregulada de ASIC3 en la inflamación. Aquí, informamos de la identificación de nuevos moduladores de ASIC3 basados en el agonista de ASIC3, 2-guanidina-4-metilquinazolina (GMQ). A través de un cribado in silico guiado por GMQ de fármacos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA), se seleccionaron 5 compuestos y se probó su modulación de ASIC3 de rata (rASIC3) utilizando electrofisiología de pinza de células enteras. De los fármacos elegidos, el guanabenz (GBZ), un agonista del adrenoceptor α2, produjo efectos similares a los de GMQ en rASIC3, activando el canal a pH fisiológico (pH 7,4) y potenciando su respuesta a estímulos ácidos leves (pH 7). Sephin1, un derivado de GBZ que carece de actividad α2-adrenoceptor, ha sido propuesto para actuar como un inhibidor selectivo de una subunidad reguladora de la proteína fosfatasa 1 inducida por el estrés (PPP1R15A) con un potencial terapéutico prometedor para el tratamiento de la esclerosis múltiple. Sin embargo, encontramos que como GBZ, sephin1 activa rASIC3 a pH 7.4 y potencia su respuesta a la estimulación ácida (pH 7), es decir, sephin1 es un nuevo modulador de rASIC3. Además, los experimentos de acoplamiento mostraron que, como GMQ, GBZ y sephin1 probablemente interactúan con el dominio sensor de ligando no protónico de rASIC3. En general, estos datos demuestran la utilidad del análisis computacional para identificar nuevos moduladores de ASIC3, que pueden ser validados con el análisis electrofisiológico y pueden conducir al desarrollo de mejores compuestos para dirigirse a ASIC3 en el tratamiento de condiciones inflamatorias.