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Enregistrement W2745415858 · doi:10.1042/bcj20170469

A novel image-based high-throughput screening assay discovers therapeutic candidates for adult polyglucosan body disease

2017· article· en· W2745415858 sur OpenAlexaff
Leonardo J. Solmesky, Netaly Khazanov, Hanoch Senderowitz, Peixiang Wang, Berge A. Minassian, Igor Monteze Ferreira, Wyatt W. Yue, Alexander Lossos, Miguel Weil, Or Kakhlon

Notice bibliographique

RevueBiochemical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlycogen Storage Diseases and Myoclonus
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeTel Aviv UniversityWellcome Trust
Mots-clésGlycogenGlycogen storage diseaseGlycogen synthaseActivator (genetics)IntracellularGlycogen branching enzymeBiologyBiochemistryMolecular biologyInternal medicineChemistryMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycogen storage disorders (GSDs) are caused by excessive accumulation of glycogen. Some GSDs [adult polyglucosan (PG) body disease (APBD), and Tarui and Lafora diseases] are caused by intracellular accumulation of insoluble inclusions, called PG bodies (PBs), which are chiefly composed of malconstructed glycogen. We developed an APBD patient skin fibroblast cell-based assay for PB identification, where the bodies are identified as amylase-resistant periodic acid-Schiff's-stained structures, and quantified. We screened the DIVERSet CL 10 084 compound library using this assay in high-throughput format and discovered 11 dose-dependent and 8 non-dose-dependent PB-reducing hits. Approximately 70% of the hits appear to act through reducing glycogen synthase (GS) activity, which can elongate glycogen chains and presumably promote PB generation. Some of these GS inhibiting hits were also computationally predicted to be similar to drugs interacting with the GS activator protein phosphatase 1. Our work paves the way to discovering medications for the treatment of PB-involving GSD, which are extremely severe or fatal disorders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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