Histamine signaling and metabolism identify potential biomarkers and therapies for lymphangioleiomyomatosis
Notice bibliographique
Résumé
Inhibition of mTOR is the standard of care for lymphangioleiomyomatosis (LAM). However, this therapy has variable tolerability and some patients show progressive decline of lung function despite treatment. LAM diagnosis and monitoring can also be challenging due to the heterogeneity of symptoms and insufficiency of non-invasive tests. Here, we propose monoamine-derived biomarkers that provide preclinical evidence for novel therapeutic approaches. The major histamine-derived metabolite methylimidazoleacetic acid (MIAA) is relatively more abundant in LAM plasma, and MIAA values are independent of VEGF-D. Higher levels of histamine are associated with poorer lung function and greater disease burden. Molecular and cellular analyses, and metabolic profiling confirmed active histamine signaling and metabolism. LAM tumorigenesis is reduced using approved drugs targeting monoamine oxidases A/B (clorgyline and rasagiline) or histamine H1 receptor (loratadine), and loratadine synergizes with rapamycin. Depletion of Maoa or Hrh1 expression, and administration of an L-histidine analog, or a low L-histidine diet, also reduce LAM tumorigenesis. These findings extend our knowledge of LAM biology and suggest possible ways of improving disease management.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».