iPSC–endothelial cell phenotypic drug screening and in silico analyses identify tyrphostin-AG1296 for pulmonary arterial hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary arterial hypertension (PAH) is a progressive disorder leading to occlusive vascular remodeling. Current PAH therapies improve quality of life but do not reverse structural abnormalities in the pulmonary vasculature. Here, we used high-throughput drug screening combined with in silico analyses of existing transcriptomic datasets to identify a promising lead compound to reverse PAH. Induced pluripotent stem cell-derived endothelial cells generated from six patients with PAH were exposed to 4500 compounds and assayed for improved cell survival after serum withdrawal using a chemiluminescent caspase assay. Subsequent validation of caspase activity and improved angiogenesis combined with data analyses using the Gene Expression Omnibus and Library of Integrated Network-Based Cellular Signatures databases revealed that the lead compound AG1296 was positively associated with an anti-PAH gene signature. AG1296 increased abundance of bone morphogenetic protein receptors, downstream signaling, and gene expression and suppressed PAH smooth muscle cell proliferation. AG1296 induced regression of PA neointimal lesions in lung organ culture and PA occlusive changes in the Sugen/hypoxia rat model and reduced right ventricular systolic pressure. Moreover, AG1296 improved vascular function and BMPR2 signaling and showed better correlation with the anti-PAH gene signature than other tyrosine kinase inhibitors. Specifically, AG1296 up-regulated small mothers against decapentaplegic (SMAD) 1/5 coactivators, cAMP response element-binding protein 3 (CREB3), and CREB5: CREB3 induced inhibitor of DNA binding 1 and downstream genes that improved vascular function. Thus, drug discovery for PAH can be accelerated by combining phenotypic screening with in silico analyses of publicly available datasets.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».