Apabetalone, a Clinical-Stage, Selective BET Inhibitor, Opposes DUX4 Target Gene Expression in Primary Human FSHD Muscle Cells
Notice bibliographique
Résumé
expression have the potential to treat FSHD. Apabetalone is a clinical-stage bromodomain and extra-terminal (BET) inhibitor, selective for the second bromodomain on BET proteins. Using primary human skeletal muscle cells from FSHD type 1 patients, we evaluated apabetalone for its ability to counter DUX4's deleterious effects and compared it with the pan-BET inhibitor JQ1, and the p38 MAPK inhibitor-and DUX4 transcriptional repressor-losmapimod. We applied RNA-sequencing and bioinformatic analysis to detect treatment-associated impacts on the transcriptome of these cells. Apabetalone inhibited the expression of DUX4 downstream markers, reversing hallmarks of FSHD gene expression in differentiated muscle cells. JQ1, but not apabetalone, was found to induce apoptosis. While both BET inhibitors modestly impacted differentiation marker expression, they did not affect myotube fusion. Losmapimod also reduced expression of DUX4 target genes but differed in its impact on FSHD-associated pathways. These findings demonstrate that apabetalone inhibits DUX4 target gene expression and reverses transcriptional programs that contribute to FSHD pathology, making this drug a promising candidate therapeutic for FSHD.
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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 | 0,000 |
| 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 ».