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Enregistrement W2951436114 · doi:10.1080/14728222.2019.1628948

Cystic Fibrosis: Proteostatic correctors of CFTR trafficking and alternative therapeutic targets.

2019· review· en· W2951436114 sur OpenAlexafffund
John W. Hanrahan, Yukiko Sato, Graeme W. Carlile, Gregor Jansen, Jason C. Young, David Y. Thomas

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Therapeutic Targets · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProteostasisCystic fibrosisEndoplasmic reticulumCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorCell biologySynthetic lethalityBiologyEndoplasmic-reticulum-associated protein degradationMutationMutantUnfolded protein responseBioinformaticsCancer researchGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cystic fibrosis (CF) is the most frequent lethal orphan disease and is caused by mutations in the CFTR gene. The most frequent mutation F508del-CFTR affects multiple organs; infections and subsequent infections and complications in the lung lead to death.Areas covered: This review focuses on new targets and mechanisms that are attracting interest for the development of CF therapies. The F508del-CFTR protein is retained in the endoplasmic reticulum (ER) but has some function if it can traffic to the plasma membrane. Cell-based assays have been used to screen chemical libraries for small molecule correctors that restore its trafficking. Pharmacological chaperones are correctors that bind directly to the F508del-CFTR mutant and promote its folding and trafficking. Other correctors fall into a heterogeneous class of proteostasis modulators that act indirectly by altering cellular homeostasis.Expert opinion: Pharmacological chaperones have so far been the most successful correctors of F508del-CFTR trafficking, but their level of correction means that more than one corrector is required. Proteostasis modulators have low levels of correction but hold promise because some can correct several different CFTR mutations. Identification of their cellular targets and the potential for development may lead to new therapies for CF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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