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Enregistrement W2988299016 · doi:10.7554/elife.10365.028

Author response: Unravelling druggable signalling networks that control F508del-CFTR proteostasis

2015· peer-review· en· W2988299016 sur OpenAlexaff
Ramanath Narayana Hegde, Seetharaman Parashuraman, Francesco Iorio, Fabiana Ciciriello, Fabrizio Capuani, Annamaria Carissimo, Diego Carrella, Vincenzo Belcastro, Advait Subramanian, Laura Bounti, Maria Persico, Graeme W. Carlile, Luis J. V. Galietta, David Y. Thomas, Diego di Bernardo, Alberto Luini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteostasisDruggabilitySignallingComputational biologyBiologyCell biologyChemistryGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cystic fibrosis is a genetic disease that commonly affects people of European descent. The condition is caused by mutations in the gene encoding a protein called “cystic fibrosis transmembrane conductance regulator” (or CFTR for short). CFTR forms a channel in the membrane of cells in the lungs that help transport salt across the membrane. Mutated versions of the protein are not as efficient at transporting salts, and eventually this damages the lung tissue. As the damage progresses, individuals become very vulnerable to bacterial infections that further damage the lungs and may eventually lead to death. One of the reasons CFTR mutations are harmful is that they cause the protein to fold up incorrectly and remain trapped inside the cell. Cells have quality control systems that recognize and destroy poorly folded proteins, and so only a few of the mutated CFTR proteins ever make it to the membrane to move salts. New therapies have been developed that improve folding of the protein and/or help the CFTR proteins that make it to the membrane work better. But more and better treatment options are needed. Hegde, Parashuraman et al. have now tested drugs that control how proteins fold and move to the membrane to see how they affect gene expression in cells with the most common cystic fibrosis-causing mutation. These drugs are known to improve the activity of the CFTR mutant, but do so too weakly to be of clinical interest. The experiments revealed that the expression of a few hundred genes was changed in response the drugs. Many of these genes were involved in major signalling pathways that control how CFTR is folded and trafficked within cells. Next, Hegde, Parashuraman et al. tested drugs that inhibit these signalling pathways to see if they improve salt handling in the mutated cells. The experiments demonstrated that these inhibitor drugs efficiently block the breakdown of misfolded CFTR, or boost the likelihood of CFTR making it to the membrane, helping improve salt trafficking in the cells. The inhibitors produced even better results when used in combination with a known CFTR-protecting drug. The results suggest that identifying and targeting signalling pathways involved in the folding, trafficking, and breakdown of CFTR may prove a promising way to treat cystic fibrosis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0120,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1720,073

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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