The CF Canada-Sick Kids Program in individual CF therapy: A resource for the advancement of personalized medicine in CF
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Therapies targeting certain CFTR mutants have been approved, yet variations in clinical response highlight the need for in-vitro and genetic tools that predict patient-specific clinical outcomes. Toward this goal, the CF Canada-Sick Kids Program in Individual CF Therapy (CFIT) is generating a "first of its kind", comprehensive resource containing patient-specific cell cultures and data from 100 CF individuals that will enable modeling of therapeutic responses. METHODS: The CFIT program is generating: 1) nasal cells from drug naïve patients suitable for culture and the study of drug responses in vitro, 2) matched gene expression data obtained by sequencing the RNA from the primary nasal tissue, 3) whole genome sequencing of blood derived DNA from each of the 100 participants, 4) induced pluripotent stem cells (iPSCs) generated from each participant's blood sample, 5) CRISPR-edited isogenic control iPSC lines and 6) prospective clinical data from patients treated with CF modulators. RESULTS: To date, we have recruited 57 of 100 individuals to CFIT, most of whom are homozygous for F508del (to assess in-vitro: in-vivo correlations with respect to ORKAMBI response) or heterozygous for F508del and a minimal function mutation. In addition, several donors are homozygous for rare nonsense and missense mutations. Nasal epithelial cell cultures and matched iPSC lines are available for many of these donors. CONCLUSIONS: This accessible resource will enable development of tools that predict individual outcomes to current and emerging modulators targeting F508del-CFTR and facilitate therapy discovery for rare CF causing mutations.
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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,012 |
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 ».