Use of Kinase Inhibitors to Correct ΔF508-CFTR Function
Notice bibliographique
Résumé
The most common mutation in cystic fibrosis (CF) is a deletion of Phe at position 508 (ΔF508-CFTR). ΔF508-CFTR is a trafficking mutant that is retained in the ER, unable to reach the plasma membrane. To identify compounds and drugs that rescue this trafficking defect, we screened a kinase inhibitor library enriched for small molecules already in the clinic or in clinical trials for the treatment of cancer and inflammation, using our recently developed high-content screen technology (Trzcinska-Daneluti et al. Mol. Cell. Proteomics 8:780, 2009). The top hits of the screen were further validated by (1) biochemical analysis to demonstrate the presence of mature (Band C) ΔF508-CFTR, (2) flow cytometry to reveal the presence of ΔF508-CFTR at the cell surface, (3) short-circuit current (Isc) analysis in Ussing chambers to show restoration of function of the rescued ΔF508-CFTR in epithelial MDCK cells stably expressing this mutant (including EC(50) determinations), and importantly (4) Isc analysis of Human Bronchial Epithelial (HBE) cells harvested from homozygote ΔF508-CFTR transplant patients. Interestingly, several inhibitors of receptor Tyr kinases (RTKs), such as SU5402 and SU6668 (which target FGFRs, VEGFR, and PDGFR) exhibited strong rescue of ΔF508-CFTR, as did several inhibitors of the Ras/Raf/MEK/ERK or p38 pathways (e.g. (5Z)-7-oxozeaenol). Prominent rescue was also observed by inhibitors of GSK-3β (e.g. GSK-3β Inhibitor II and Kenpaullone). These results identify several kinase inhibitors that can rescue ΔF508-CFTR to various degrees, and suggest that use of compounds or drugs already in the clinic or in clinical trials for other diseases can expedite delivery of treatment for CF patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».