A connectivity mapping approach predicted acetylsalicylic acid (aspirin) to induce osteo/odontogenic differentiation of dental pulp cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To use connectivity mapping, a bioinformatics approach, to identify compounds that could induce odontogenic differentiation of dental pulp cells (DPCs) and to experimentally validate this effect. A subsidiary aim was to investigate the anti‐inflammatory effect of any identified compound. Methodology The Gene Expression Omnibus (GEO) database was searched for microarray data sets assessing odontogenic differentiation of human DPCs. An odontogenic gene expression signature was generated by differential expression analysis. The statistical significant connectivity map (ssCMap) method was used to identify compounds with a highly correlating gene expression pattern. DPCs were treated with the compound identified, and osteo/odontogenic differentiation was assessed by Alizarin red staining, alkaline phosphatase activity and expression of osteo/odontogenic genes ALPL, RUNX2, COL1A1, DSPP, DMP1 and SPP1 by RT‐PCR. The anti‐inflammatory effect of the compound was assessed using an ex vivo pulpitis model, and cytokine levels were measured with multiplex assay. Means were compared using the t ‐test or ANOVA followed by a Bonferroni post hoc test with the level of significance set at P ≤ 0.05. Results The GEO database search identified a specific gene expression signature for osteo/odontogenic differentiation. Analysis using ssCMap found that acetylsalicylic acid [(ASA)/aspirin] was the drug with the strongest correlation with that gene signature. The treatment of DPCs with 0.05 mmol L −1 ASA showed increased alkaline phosphatase activity ( P < 0.001), mineralization ( P < 0.05), and increased the expression of the osteo/odontogenic genes, DMP1 and DSPP ( P < 0.05). Low concentration (0.05 mmol L −1 ) ASA reduced inflammatory cytokines IL‐6 ( P < 0.001), CCL21 ( P < 0.05) and MMP‐9 ( P < 0.05) in an ex vivo pulpitis model. Conclusions Connectivity mapping, a web‐based informatics method, was successfully used to identify aspirin as a candidate drug that could modulate the differentiation of DPCs. Aspirin was shown to induce odontogenic differentiation in DPCs in vitro and this, together with its anti‐inflammatory effects, makes it a potential candidate for vital pulp therapies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».