CFTR modulator theratyping: Current status, gaps and future directions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New drugs that improve the function of the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) protein with discreet disease-causing variants have been successfully developed for cystic fibrosis (CF) patients. Preclinical model systems have played a critical role in this process, and have the potential to inform researchers and CF healthcare providers regarding the nature of defects in rare CFTR variants, and to potentially support use of modulator therapies in new populations. METHODS: The Cystic Fibrosis Foundation (CFF) assembled a workshop of international experts to discuss the use of preclinical model systems to examine the nature of CF-causing variants in CFTR and the role of in vitro CFTR modulator testing to inform in vivo modulator use. The theme of the workshop was centered on CFTR theratyping, a term that encompasses the use of CFTR modulators to define defects in CFTR in vitro, with application to both common and rare CFTR variants. RESULTS: Several preclinical model systems were identified in various stages of maturity, ranging from the expression of CFTR variant cDNA in stable cell lines to examination of cells derived from CF patients, including the gastrointestinal tract, the respiratory tree, and the blood. Common themes included the ongoing need for standardization, validation, and defining the predictive capacity of data derived from model systems to estimate clinical outcomes from modulator-treated CF patients. CONCLUSIONS: CFTR modulator theratyping is a novel and rapidly evolving field that has the potential to identify rare CFTR variants that are responsive to approved drugs or drugs in development.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».