In Vitro Functional Characterization and in Silico Prediction of Rare Genetic Variation in the Bile Acid and Drug Transporter, Na<sup>+</sup>-Taurocholate Cotransporting Polypeptide (NTCP, <i>SLC10A1</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Na+-taurocholate cotransporting polypeptide (NTCP, SLC10A1) is a key hepatic uptake transporter for bile acids and drugs and is the main functional receptor for hepatitis B and D viruses. Next-generation sequencing has revealed that a large number of rare SLC10A1 variants exist in the population. Little data exist regarding head-to-head comparison of in silico algorithms to predict functional effects of pharmacogenetic variants when compared to direct in vitro functional assessment. This study aimed at characterizing rare SLC10A1 variants in vitro and to assess the performance of seven in silico algorithms to predict the observed functional impacts. Thirty-five previously uncharacterized, rare, missense SLC10A1 variants were transiently expressed in human embryonic kidney 293 type T (HEK293T) cells. NCTP protein expression as well as uptake of substrates taurocholic acid (TCA) and rosuvastatin were assessed. Substrate-specific effects were observed for NTCP G191R, with TCA and rosuvastatin transport observed at 89 and 8% of wild-type (WT) uptake, respectively. Significantly reduced transport of TCA and rosuvastatin was observed for 19 variants (p < 0.05), with seven variants displaying decreased protein expression and marked reduction in transport of both substrates (0–13% of WT uptake, p < 0.0001). Performance of in silico algorithms to predict in vitro uptake, assessed using the area under the receiver operating characteristic curves (AUCROC), ranged from 0.69 to 0.97 and 0.72 to 0.84 for TCA and rosuvastatin uptake, respectively. In conclusion, we identified rare variants with significantly reduced NTCP expression and function. We demonstrated that no algorithm performed robustly enough to replace functional study in vitro, particularly given the broad substrate specificity of many pharmacogenes.
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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 | 0,000 | 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 ».