Targeting fibrosis in the Duchenne Muscular Dystrophy mice model: an uphill battle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Fibrosis is the most common complication from chronic diseases, and yet no therapy capable of mitigating its effects is available. Our goal is to unveil specific signallings regulating the fibrogenic process and to identify potential small molecule candidates that block fibrogenic differentiation of fibro/adipogenic progenitors. Method We performed a large-scale drug screen using muscle-resident fibro/adipogenic progenitors from a mouse model expressing EGFP under the Collagen1a1 promotor. We first confirmed that the EGFP was expressed in response to TGFβ1 stimulation in vitro . Then we treated cells with TGFβ1 alone or with drugs from two libraries of known compounds. The drugs ability to block the fibrogenic differentiation was quantified by imaging and flow cytometry. From a two-rounds screening, positive hits were tested in vivo in the mice model for the Duchenne muscular dystrophy (mdx mice). The histopathology of the muscles was assessed with picrosirius red (fibrosis) and laminin staining (myofiber size). Key findings From the in vitro drug screening, we identified 21 drugs and tested 3 in vivo on the mdx mice. None of the three drugs significantly improved muscle histopathology. Significance The in vitro drug screen identified various efficient compounds, none of them strongly inhibited fibrosis in skeletal muscle of mdx mice. To explain these observations, we hypothesize that in Duchenne Muscular Dystrophy, in which fibrosis is a secondary event due to chronic degeneration and inflammation, the drugs tested could have adverse effect on regeneration or inflammation, balancing off any positive effects and leading to the absence of significant results.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».