RNA Interference Screen to Identify Kinases That Suppress Rescue of ΔF508-CFTR*
Notice bibliographique
Résumé
Cystic Fibrosis (CF) is an autosomal recessive disorder caused by mutations in the gene encoding the Cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR). ΔF508-CFTR, the most common disease-causing CF mutant, exhibits folding and trafficking defects and is retained in the endoplasmic reticulum, where it is targeted for proteasomal degradation. To identify signaling pathways involved in ΔF508-CFTR rescue, we screened a library of endoribonuclease-prepared short interfering RNAs (esiRNAs) that target ∼750 different kinases and associated signaling proteins. We identified 20 novel suppressors of ΔF508-CFTR maturation, including the FGFR1. These were subsequently validated by measuring channel activity by the YFP halide-sensitive assay following shRNA-mediated knockdown, immunoblotting for the mature (band C) ΔF508-CFTR and measuring the amount of surface ΔF508-CFTR by ELISA. The role of FGFR signaling on ΔF508-CFTR trafficking was further elucidated by knocking down FGFRs and their downstream signaling proteins: Erk1/2, Akt, PLCγ-1, and FRS2. Interestingly, inhibition of FGFR1 with SU5402 administered to intestinal organoids (mini-guts) generated from the ileum of ΔF508-CFTR homozygous mice resulted in a robust ΔF508-CFTR rescue. Moreover, combination of SU5402 and VX-809 treatments in cells led to an additive enhancement of ΔF508-CFTR rescue, suggesting these compounds operate by different mechanisms. Chaperone array analysis on human bronchial epithelial cells harvested from ΔF508/ΔF508-CFTR transplant patients treated with SU5402 identified altered expression of several chaperones, an effect validated by their overexpression or knockdown experiments. We propose that FGFR signaling regulates specific chaperones that control ΔF508-CFTR maturation, and suggest that FGFRs may serve as important targets for therapeutic intervention for the treatment of CF.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».