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Enregistrement W3189222101 · doi:10.1371/journal.pcbi.1009233

A computational method for identifying an optimal combination of existing drugs to repair the action potentials of SQT1 ventricular myocytes

2021· article· en· W3189222101 sur OpenAlexaff
Karoline Horgmo Jæger, Andrew G. Edwards, Wayne R. Giles, Aslak Tveito

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésMutantIon channelMutationDrugTransmembrane proteinDrug actionComputational biologyDrug discoveryComputer scienceBiologyBioinformaticsPharmacologyBiophysicsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutations are known to cause perturbations in essential functional features of integral membrane proteins, including ion channels. Even restricted or point mutations can result in substantially changed properties of ion currents. The additive effect of these alterations for a specific ion channel can result in significantly changed properties of the action potential (AP). Both AP shortening and AP prolongation can result from known mutations, and the consequences can be life-threatening. Here, we present a computational method for identifying new drugs utilizing combinations of existing drugs. Based on the knowledge of theoretical effects of existing drugs on individual ion currents, our aim is to compute optimal combinations that can 'repair' the mutant AP waveforms so that the baseline AP-properties are restored. More specifically, we compute optimal, combined, drug concentrations such that the waveforms of the transmembrane potential and the cytosolic calcium concentration of the mutant cardiomyocytes (CMs) becomes as similar as possible to their wild type counterparts after the drug has been applied. In order to demonstrate the utility of this method, we address the question of computing an optimal drug for the short QT syndrome type 1 (SQT1). For the SQT1 mutation N588K, there are available data sets that describe the effect of various drugs on the mutated K+ channel. These published findings are the basis for our computational analysis which can identify optimal compounds in the sense that the AP of the mutant CMs resembles essential biomarkers of the wild type CMs. Using recently developed insights regarding electrophysiological properties among myocytes from different species, we compute optimal drug combinations for hiPSC-CMs, rabbit ventricular CMs and adult human ventricular CMs with the SQT1 mutation. Since the 'composition' of ion channels that form the AP is different for the three types of myocytes under consideration, so is the composition of the optimal drug.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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