From CFTR biology toward combinatorial pharmacotherapy: expanded classification of cystic fibrosis mutations
Notice bibliographique
Résumé
More than 2000 mutations in the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) have been described that confer a range of molecular cell biological and functional phenotypes. Most of these mutations lead to compromised anion conductance at the apical plasma membrane of secretory epithelia and cause cystic fibrosis (CF) with variable disease severity. Based on the molecular phenotypic complexity of CFTR mutants and their susceptibility to pharmacotherapy, it has been recognized that mutations may impose combinatorial defects in CFTR channel biology. This notion led to the conclusion that the combination of pharmacotherapies addressing single defects (e.g., transcription, translation, folding, and/or gating) may show improved clinical benefit over available low-efficacy monotherapies. Indeed, recent phase 3 clinical trials combining ivacaftor (a gating potentiator) and lumacaftor (a folding corrector) have proven efficacious in CF patients harboring the most common mutation (deletion of residue F508, ΔF508, or Phe508del). This drug combination was recently approved by the U.S. Food and Drug Administration for patients homozygous for ΔF508. Emerging studies of the structural, cell biological, and functional defects caused by rare mutations provide a new framework that reveals a mixture of deficiencies in different CFTR alleles. Establishment of a set of combinatorial categories of the previously defined basic defects in CF alleles will aid the design of even more efficacious therapeutic interventions for CF patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».