Targeting the Wnt pathway in zebrafish as a screening method to identify novel therapeutic compounds
Notice bibliographique
Résumé
Activating mutations in the Wnt signaling pathway account for the initiation of greater than 90% of all colorectal cancers and this pathway has been implicated in numerous other diseases. Therefore, identifying small molecule inhibitors of this pathway is of critical importance towards identifying clinically relevant drugs. Numerous screens have been employed to identify therapeutic reagents, but none have made it to advanced clinical trials, suggesting that traditional screening methods are ineffective at identifying clinically relevant targets. Here, we describe a novel in vivo screen to identify small molecule inhibitors of the Wnt pathway. Specifically, treatment of zebrafish embryos with LiCl inhibits GSK3 kinase function, resulting in hyperactivation of the signaling pathway and an eyeless phenotype at 1 day post fertilization. Using the small molecule XAV939, a known inhibitor of Wnt signaling, we rescued the LiCl induced eyeless phenotype, confirming efficacy of the screen. We next tested our assay with 400 known small molecule kinase inhibitors, none of which should inhibit Wnt signaling below the level of GSK3 based on their known targets. Accordingly, none of these small molecules rescued the eyeless phenotype, which demonstrates the stringency of the assay. However, several of these small molecule kinase inhibitors did generate a non-Wnt phenotype in accordance with the kinase they targeted. Therefore, combining the efficacy, sensitivity, and stringency of this preliminary screen, this model will provide an alternative to the traditional in vitro screen, generating potentially clinical relevant drugs in a rapid and cost-effective way.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».