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Enregistrement W3007546052 · doi:10.1093/jcag/gwz047.114

A115 MODELING CYSTIC FIBROSIS (CF) INTESTINAL DISEASE USING PATIENT DERIVED TISSUES

2020· article· en· W3007546052 sur OpenAlexaffabout
Sunny Xia, Onofrio Laselva, Christine E. Bear, Nicola L. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic fibrosisCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorInflammationMedicineMicrobiomeFibrosisCancerInternal medicinePancreatic cancerChloride channelPancreasPathologyCancer researchGastroenterologyBiologyBioinformaticsCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cystic Fibrosis is caused by mutations in the Cystic Fibrosis Transmembrane Conductance Regulator (CFTR) gene, which encodes for a chloride/bicarbonate anion channel expressed on the apical membrane of most epithelial tissues, such as the lungs, liver, pancreas, small and large intestines, and reproductive tissues. CFTR is responsible for the transport of chloride and bicarbonate ions to maintain tissue surface hydration and pH balance of epithelial tissues. Historically, recurrent lung infections have been the most common cause of mortality in CF patients. With advances in clinical care and therapeutics, the current mean survival age of Canadian patients has increased to 52.3 years. However, this increase in survival has also been associated with an elevated risk of developing gastrointestinal cancers in CF adults. Compared to the general public, CF patients are 10 times more likely to develop cancer. This risk is increased to 25-20 times in patients that have undergone organ transplantations. Although the exact molecular mechanism regarding increased cancer risk in CF remains unclear, chronic intestinal inflammation has been known to contribute to elevated cancer development. Aims CF patients display an increased baseline inflammatory status that is exacerbated with microbiome exposure leading to possible increased risk for inflammation-mediated cancer development. Methods To reduce inter-patient heterogeneity, we have differentiated human intestinal organoids using induced pluripotent stem cells from homozygous F508del CF patients and gene edited isogenic non-CF (Wt-CFTR) controls. We conducted gene expression studies using RT-qPCR to determine baseline differences in gene expression prior to environmental exposures and following exposure to LPS and flagellin. Results We determined the expression levels of stem cell, intestinal epithelial cell, innate immunity genes and differentiation markers and found expression of such genes were not significantly different between 3D CF and gene-edited non-CF organoids. We are currently conducting RNA sequencing to survey expression pattern of all genes to definitively determine possible fundamental changes in the CF intestinal epithelium and determining the effect of LPS and flagellin treatment to determine if there is an altered response to inflammatory stimuli. Conclusions iPSC derived HIOs is a novel, patient based, and renewable model that can be used to dissect the primary intestinal pathologies in CF. Transcriptomic data of CF HIOs at steady state will provide insights to possible developmental defects. Complex interactions between the host intestinal epithelia and the commensal microbiome can also be investigated using this model. Funding Agencies CAG

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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