A multimodal iPSC platform for cystic fibrosis drug testing
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis is a monogenic lung disease caused by dysfunction of the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator anion channel, resulting in significant morbidity and mortality. The progress in elucidating the role of CFTR using established animal and cell-based models led to the recent discovery of effective modulators for most individuals with CF. However, a subset of individuals with CF do not respond to these modulators and there is an urgent need to develop novel therapeutic strategies. In this study, we generate a panel of airway epithelial cells using induced pluripotent stem cells from individuals with common or rare CFTR variants representative of three distinct classes of CFTR dysfunction. To measure CFTR function we adapt two established in vitro assays for use in induced pluripotent stem cell-derived airway cells. In both a 3-D spheroid assay using forskolin-induced swelling as well as planar cultures composed of polarized mucociliary airway epithelial cells, we detect genotype-specific differences in CFTR baseline function and response to CFTR modulators. These results demonstrate the potential of the human induced pluripotent stem cell platform as a research tool to study CF and in particular accelerate therapeutic development for CF caused by rare variants.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».