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Enregistrement W3026314653 · doi:10.3389/fcimb.2020.00228

Utilizing Organoid and Air-Liquid Interface Models as a Screening Method in the Development of New Host Defense Peptides

2020· review· en· W3026314653 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKillam TrustsSimon Fraser UniversityMichael Smith Health Research BC
Mots-clésComputational biologyAntimicrobial peptidesDrug developmentBiologyInnate immune systemOrganoidDrug discoveryInduced pluripotent stem cellDrugImmune systemPeptideCell biologyBioinformaticsBiochemistryPharmacologyEmbryonic stem cellImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Host defence peptides (HDPs), also known as antimicrobial peptides, are naturally occurring polypeptides (~12-50 residues) composed of cationic and hydrophobic amino acids that adopt an amphipathic conformation upon folding usually after contact with membranes. HDPs have a variety of biological activities including immunomodulatory, anti-inflammatory, anti-bacterial and anti-biofilm functions. Although HDPs have the potential to address the global threat of antibiotic resistance and to treat immune and inflammatory disorders, they have yet to achieve this promise. Indeed, there are several challenges associated with bringing peptide-based drug candidates from the lab bench to clinical practice, including identifying appropriate indications, stability, toxicity and cost. These challenges can be addressed in part by the development of innate defence regulator (IDR) peptides and peptidomimetics, which are synthetic derivatives of HDPs with similar or better efficacy, increased stability, and reduced toxicity and cost of the original HDP. However, one of the largest gaps between basic research and clinical application is the validity and translatability of conventional model systems, such as cell lines and animal models, for screening HDPs and their derivatives as potential drug therapies. Indeed, such translation has often relied on animal models, which have only limited validity. Here we discuss the recent development of human organoids for disease modeling and drug screening, assisted by the use of omics analyses. Organoids, developed from primary cells, cell lines, or human pluripotent stem cells, are three-dimensional, self-organizing structures that closely resemble their corresponding in vivo organs with regards to immune responses, tissue organization and physiological properties; thus, organoids represent a reliable method for studying efficacy, formulation, toxicity and to some extent drug stability and pharmacodynamics. The use of patient-derived organoids enables the study of patient-specific efficacy, toxicogenomics and drug response predictions. We outline how organoids and omics data analysis can be leveraged to aid in the clinical translation of IDR peptides.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,250 · 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