Promoting translational readthrough to augment fibrillin-1 (FBN1) deposition in Marfan syndrome fibroblasts: A proof-of-concept study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marfan syndrome (MFS) is a connective tissue disorder characterized by long bone overgrowth, enlargement of the aorta, ocular anomalies and other symptoms. Current treatment focuses on managing aortic aneurysms to avoid dissection or rupture. However, no cures are available. MFS is caused by one of >1,800 dominant pathogenic variants in FBN1 , which encodes the extracellular matrix (ECM) protein fibrillin-1. A significant number of FBN1 variants result in premature termination codons (PTCs). Recently, small molecules were identified that can promote translational readthrough of PTCs and were evaluated in preclinical and clinical trials for several genetic disorders. Here, we show that the translational readthrough drugs ataluren and gentamicin ameliorated FBN1 deposition in some MFS patient-derived skin fibroblast lines harboring PTC variants in FBN1 . In contrast, inhibitors of NMD were cytotoxic to the skin fibroblast lines that we analyzed. We conclude that promoting translational readthrough of PTC variants in FBN1 could result in a therapeutic benefit for MFS patients with specific PTCs in FBN1 and that its efficacy will likely depend on the PTC sequence context, the amino acids that are incorporated in FBN1 after PTC suppression and the overall increase of FBN1 deposition in the ECM.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».