Casein kinase 1ε and 1α as novel players in polycystic kidney disease and mechanistic targets for (R)-roscovitine and (S)-CR8
Notice bibliographique
Résumé
Following the discovery of (R)-roscovitine's beneficial effects in three polycystic kidney disease (PKD) mouse models, cyclin-dependent kinases (CDKs) inhibitors have been investigated as potential treatments. We have used various affinity chromatography approaches to identify the molecular targets of roscovitine and its more potent analog (S)-CR8 in human and murine polycystic kidneys. These methods revealed casein kinases 1 (CK1) as additional targets of the two drugs. CK1ε expression at the mRNA and protein levels is enhanced in polycystic kidneys of 11 different PKD mouse models as well as in human polycystic kidneys. A shift in the pattern of CK1α isoforms is observed in all PKD mouse models. Furthermore, the catalytic activities of both CK1ε and CK1α are increased in mouse polycystic kidneys. Inhibition of CK1ε and CK1α may thus contribute to the long-lasting attenuating effects of roscovitine and (S)-CR8 on cyst development. CDKs and CK1s may constitute a dual therapeutic target to develop kinase inhibitory PKD drug candidates.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».