Correlating Cystic Fibrosis Transmembrane Conductance Regulator Function with Clinical Features to Inform Precision Treatment of Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale The advent of precision treatment for cystic fibrosis using small-molecule therapeutics has created a need to estimate potential clinical improvements attributable to increases in cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) function. Objectives To derive CFTR function of a variety of CFTR genotypes and correlate with key clinical features (sweat chloride concentration, pancreatic exocrine status, and lung function) to develop benchmarks for assessing response to CFTR modulators. Methods CFTR function assigned to 226 unique CFTR genotypes was correlated with the clinical data of 54,671 individuals enrolled in the Clinical and Functional Translation of CFTR (CFTR2) project. Cross-sectional FEV1% predicted measurements were plotted by age at which measurement was obtained. Shifts in sweat chloride concentration and lung function reported in CFTR modulator trials were compared with function–phenotype correlations to assess potential efficacy of therapies. Measurements and Main Results CFTR genotype function exhibited a logarithmic relationship with each clinical feature. Modest increases in CFTR function related to differing genotypes were associated with clinically relevant improvements in cross-sectional FEV1% predicted over a range of ages (6–82 yr). Therapeutic responses to modulators corresponded closely to predictions from the CFTR2-derived relationship between CFTR genotype function and phenotype. Conclusions Increasing CFTR function in individuals with severe disease will have a proportionally greater effect on outcomes than similar increases in CFTR function in individuals with mild disease and should reverse a substantial fraction of the disease process. This study provides reference standards for clinical outcomes that may be achieved by increasing CFTR function.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».