<i>Drosophila melanogaster</i> as a function-based high-throughput screening model for antinephrolithiasis agents in kidney stone patients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Kidney stone disease involves the aggregation of stone-forming salts consequent to solute supersaturation in urine. The development of novel therapeutic agents for this predominantly metabolic and biochemical disorder have been hampered by the lack of a practical pre-clinical model amenable to drug screening. Here, Drosophila melanogaster, an emerging model for kidney stone disease research, was adapted as a high-throughput functional drug screening platform independent of the multifactorial nature of mammalian nephrolithiasis. Through functional screening, the therapeutic potential of a novel compound commonly known as arbutin that specifically binds to oxalate, a key component of kidney calculi, was identified. Through isothermal titration calorimetry, high-performance liquid chromatography and atomic force microscopy, arbutin was determined to interact with calcium and oxalate in both free and bound states, disrupting crystal lattice structure, growth and crystallization. When used to treat patient urine samples, arbutin significantly abrogated calculus formation in vivo and outperformed potassium citrate in low pH urine conditions, owing to its oxalate-centric mode of action. The discovery of this novel antilithogenic compound via D. melanogaster, independent of a mammalian model, brings greater recognition to this platform, for which metabolic features are primary outcomes, underscoring the power of D. melanogaster as a high-throughput drug screening platform in similar disorders. This is the first description of the use of D. melanogaster as the model system for a high-throughput chemical library screen. This article has an associated First Person interview with the first authors of the paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».