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Enregistrement W2885220361 · doi:10.1016/j.biomaterials.2018.08.041

An engineered, quantifiable in vitro model for analysing the effect of proteostasis-targeting drugs on tissue physical properties

2018· article· en· W2885220361 sur OpenAlexaff
Sandra Loaiza, Sílvia A. Ferreira, Tamara M. Chinn, Alex Kirby, Elena Tsolaki, Camilla Dondi, Katarzyna Parzych, Adam Strange, Laurent Bozec, Sérgio Bertazzo, Martin A.B. Hedegaard, Eileen Gentleman, Holger W. Auner

Notice bibliographique

RevueBiomaterials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEndoplasmic Reticulum Stress and Disease
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesImperial College LondonImperial College Healthcare NHS TrustLeverhulme TrustNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UKWellcome TrustImperial Experimental Cancer Medicine CentreWhitaker International Program
Mots-clésProteostasisProteasomeCell biologyProtein degradationIn vitroProtein aggregationMesenchymal stem cellStromal cellCellBone marrowBiophysicsCancer researchChemistryMaterials scienceBiologyBiochemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular function depends on the maintenance of protein homeostasis (proteostasis) by regulated protein degradation. Chronic dysregulation of proteostasis is associated with neurodegenerative and age-related diseases, and drugs targeting components of the protein degradation apparatus are increasingly used in cancer therapies. However, as chronic imbalances rather than loss of function mediate their pathogenesis, research models that allow for the study of the complex effects of drugs on tissue properties in proteostasis-associated diseases are almost completely lacking. Here, to determine the functional effects of impaired proteostatic fine-tuning, we applied a combination of materials science characterisation techniques to a cell-derived, in vitro model of bone-like tissue formation in which we pharmacologically perturbed protein degradation. We show that low-level inhibition of VCP/p97 and the proteasome, two major components of the degradation machinery, have remarkably different effects on the bone-like material that human bone-marrow derived mesenchymal stromal cells (hMSC) form in vitro. Specifically, whilst proteasome inhibition mildly enhances tissue formation, Raman spectroscopic, atomic force microscopy-based indentation, and electron microscopy imaging reveal that VCP/p97 inhibition induces the formation of bone-like tissue that is softer, contains less protein, appears to have more crystalline mineral, and may involve aberrant micro- and ultra-structural tissue organisation. These observations contrast with findings from conventional osteogenic assays that failed to identify any effect on mineralisation. Taken together, these data suggest that mild proteostatic impairment in hMSC alters the bone-like material they form in ways that could explain some pathologies associated with VCP/p97-related diseases. They also demonstrate the utility of quantitative materials science approaches for tackling long-standing questions in biology and medicine, and could form the basis for preclinical drug testing platforms to develop therapies for diseases stemming from perturbed proteostasis or for cancer therapies targeting protein degradation. Our findings may also have important implications for the field of tissue engineering, as the manufacture of cell-derived biomaterial scaffolds may need to consider proteostasis to effectively replicate native tissues.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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