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Enregistrement W4398185795 · doi:10.1152/physiol.2024.39.s1.693

Adenylate cyclase 6 targets in Mucociliary Clearance

2024· article· en· W4398185795 sur OpenAlexaff
Kavisha Arora, Yashaswini Arora, John L. Sorensen, Anjaparavanda P. Naren

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdenylate kinaseMucociliary clearanceCyclaseChemistryCell biologyBiologyMedicineInternal medicineBiochemistryReceptorLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Mucociliary clearance (MCC) is a frontline airway defense mechanism that relies on the appropriate interactions between the epithelium, ciliary beat frequency, and the quantity and quality of mucus. MCC is severely impaired in cystic fibrosis (CF) and drives lung function decline and ultimate respiratory failure and death. A great need remains to identify the key molecular players that regulate MCC in CF outside the scope of FDA approved CFTR therapy and to specifically target MCC dysfunction in CF using small molecules. Results. We discover a novel key role of cAMP-synthesizing enzyme Adenylate cyclase 6 (AC6) in MCC via (a) regulation of CFTR chloride channels in the secretory cells that generate airway surface liquid (ASL) component of MCC and (b) AC6 mediated regulation of ciliary beat frequency in the ciliated cells that is required for the mechanical clearance. Specific activators of AC6 (C20: Top candidate) were developed and improved MCC process ex vivo in CF explant tissues and cells. Together these mechanisms and small molecule approach that improve airway fluid balance and cilia function could be beneficial in CF and other respiratory diseases. Experimental Approach. We performed CFTR functional assessment in normal and CF patient derived airway epithelial cells by adapting patch-sequencing approach and using the specific activators of AC6. The effect of AC6 activators on MCC will be evaluated ex vivo in patient derived lung explant tissues , in vivo (micro-CT) in CF rat models and in vitro (ciliary beat frequency and bead flow measurements) in air-liquid interface airway epithelial cultures. Overall, these studies will be mechanistic and translational involving human disease specimens, animal models, drug development and computational analysis. Significance of the results. The proposed research can improve our understanding of epithelial biology and advance activators of AC6 as therapeutic agents to treat mucus clearance defects. These findings can be leveraged to modulate CFTR function and cilia-generate flow, presenting a potential therapeutic avenue for conditions that involve CFTR and cilia dysregulation associated with several respiratory diseases. National Institutes of Health (NIH) DK080834 and P30-DK117467 and HL147351 (to APN). This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2024
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