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Enregistrement W4288535803 · doi:10.1038/s41467-022-31854-8

A multimodal iPSC platform for cystic fibrosis drug testing

2022· article· en· W4288535803 sur OpenAlexfundno aff
Andrew Berical, Rhianna E. Lee, Junjie Lu, Mary Lou Beermann, Jake A. Le Suer, Aditya Mithal, Dylan C. Thomas, Nicole Ranallo, Megan Peasley, Alex Stuffer, K. Bukis, Rebecca Seymour, Jan Harrington, K. Coote, H. Valley, Killian Hurley, Paul McNally, Gustavo Mostoslavsky, John E. Mahoney, Scott H. Randell, Finn Hawkins

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Information TechnologyNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteHospital for Sick ChildrenUniversity of PennsylvaniaCystic Fibrosis FoundationUniversity of TorontoNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésInduced pluripotent stem cellCystic fibrosisCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorDrug discoveryStem cellBiologyIvacaftorCellBioinformaticsMedicineCell biologyComputational biologyEmbryonic stem cellGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,362
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations46
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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