Cystic Fibrosis: Proteostatic correctors of CFTR trafficking and alternative therapeutic targets.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».