Identification of Drug Candidates to Suppress Cigarette Smoke–induced Inflammation via Connectivity Map Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Cigarette smoking is the main risk factor for chronic obstructive pulmonary disease, and to date, existing pharmacologic interventions have been ineffective at controlling inflammatory processes associated with the disease. To address this issue, we used the Connectivity Map (cMap) database to identify drug candidates with the potential to attenuate cigarette smoke-induced inflammation. We queried cMap using three independent in-house cohorts of healthy nonsmokers and smokers. Potential drug candidates were validated against four publicly available human datasets, as well as six independent datasets from cigarette smoke-exposed mice. Overall, these analyses yielded two potential drug candidates: kaempferol and bethanechol. Subsequently, the efficacy of each drug was validated in vivo in a model of cigarette smoke-induced inflammation. BALB/c mice were exposed to room air or cigarette smoke and treated with each of the two candidate drugs either prophylactically or therapeutically. We found that kaempferol, but not bethanechol, was able to reduce cigarette smoke-induced neutrophilia, both when administered prophylactically and when administered therapeutically. Mechanistically, kaempferol decreased expression of IL-1α and CXCL5 concentrations in the lung. Our data suggest that cMap analyses may serve as a useful tool to identify novel drug candidates against cigarette smoke-induced inflammation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».