Treatment With LAU-7b Complements CFTR Modulator Therapy by Improving Lung Physiology and Normalizing Lipid Imbalance Associated With CF Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis (CF) is the most common autosomal recessive genetic disease in Caucasians, affecting more than 100,000 individuals worldwide. It is caused by pathogenic variants in the gene encoding CFTR, an anion channel at the plasma membrane of epithelial and other cells. Many CF pathogenic variants disrupt the biosynthesis and trafficking of CFTR or reduce its ion channel function. The most frequent mutation, loss of a phenylalanine at position 508 (F508del), leads to misfolding, retention in the endoplasmic reticulum, and premature degradation of the protein. The therapeutics available for treating CF lung disease include antibiotics, mucolytics, bronchodilators, physiotherapy, and most recently CFTR modulators. To date, no cure for this life shortening disease has been found. Treatment with the Triple combination drug therapy, TRIKAFTA®, is composed of three drugs: Elexacaftor (VX-445), Tezacaftor (VX-661) and Ivacaftor (VX-770). This therapy, benefits persons with CF, improving their weight, lung function, energy levels (as defined by reduced fatigue), and overall quality of life. We examined the effect of combining LAU-7b oral treatment and Triple therapy combination on lung function in a F508deltm1EUR mouse model that displays lung abnormalities relevant to human CF. We assessed lung function, lung histopathology, protein oxidation, lipid oxidation, and fatty acid and lipid profiles in F508deltm1EUR mice.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».