Transcriptomic RNAseq drug screen in cerebrocortical cultures: toward novel neurogenetic disease therapies
Notice bibliographique
Résumé
Rare monogenic diseases affect millions worldwide; although over 4500 rare disease genotypes are known, disease-modifying drugs are available for only 5% of them. The sheer number of these conditions combined with their rarity precludes traditional costly drug discovery programs. An economically viable alternative is to repurpose established drugs for rare diseases. Many genetic diseases result from increased or decreased protein activity and identification of clinically approved drugs which moderate this pathogenic dosage holds therapeutic potential. To identify such agents for neurogenetic diseases, we have generated genome-wide transcriptome profiles of mouse primary cerebrocortical cultures grown in the presence of 218 blood-brain barrier (BBB) penetrant clinic-tested drugs. RNAseq and differential expression analyses were used to generate transcriptomic profiles; therapeutically relevant drug-gene interactions related to rare neurogenetic diseases identified in this fashion were further analyzed by quantitative reverse transcriptase-polymerase chain reaction, western blot and immunofluorescence. We have created a transcriptome-wide searchable database for easy access to the gene expression data resulting from the cerebrocortical drug screen (Neuron Screen) and have mined this data to identify a novel link between thyroid hormone and expression of the peripheral neuropathy associated gene Pmp22. Our results demonstrate the utility of cerebrocortical cultures for transcriptomic drug screening, and the database we have created will foster further discovery of novel links between over 200 clinic-tested BBB penetrant drugs and genes related to diverse neurologic conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».