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Enregistrement W4410273312 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a4630

Since Cell Transcriptomic Profiling of Cytochrome P450 Expression in the Lung in COPD

2025· article· en· W4410273312 sur OpenAlexaff
Robert Foronjy, Oleg V. Evgrafov, Alison Wallace, Richard E. Murphy, Shwetha Phatarpekar, A. Parthiban, Abdoulaye Dabo

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTranscriptomeCOPDProfiling (computer programming)Gene expression profilingLungCytochrome P450Computational biologyBioinformaticsIntensive care medicineGene expressionInternal medicineGeneticsGeneMetabolismBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Cytochrome P450 enzymes (CYPs) metabolize endogenous and exogenous compounds to preserve tissue integrity. The lung is intimately exposed to the environment and CYPs play an indispensable role in detoxifying airborne irritants like cigarette smoke and pollution. In addition, CYPs can both activate and deactivate carcinogens and thus they exert significant effects on lung cancer development, particularly in smokers. CYPs are expressed in the lung in alveolar and airway epithelial cells, endothelial cells, macrophages and smooth muscle cells. The distribution of cytochrome P450 enzymes in the lung underscores their significance and the effects they exert on both protective and potentially harmful metabolic processes in the lung. Given their impact, it is important to understand whether CYP expression changes within the lungs of COPD subjects. Conceivably, changes in CYP expression could alter the metabolism of inhaled irritants potentially influencing the development of lung cancer and other respiratory diseases. Methods: Formalin fixed paraffin embedded (FFPE) lung tissue blocks from age-matched smokers with and without COPD were collected (N=2 per group). 10-micron shavings from these FFPE blocks underwent deparaffination and rehydration of the cells in order to check RNA integrity. Those samples with good RNA integrity were then processed for single cell sequencing. 20-micron shavings from the FFPE blocks with excellent RNA integrity underwent deparaffination and rehydration of the cells. Single cell sequencing was then conducted on these cells isolated from paraffin-embedded, formalin fixed lung tissue from smokers with and without COPD (N=2 per group). CYP expression in the lung was then analyzed. Results: Using shavings from FFPE lung tissue blocks, we were able to obtain high quality scRNA-seq data and identified 20 distinct cell types within our samples (Figure 1). CYP2E1 was widely expressed in the lung and did not concentrate in the airway epithelium (Figure 2). In contrast to CYP2E1, the expression of CYP2F1 focally concentrated in ciliated and Club cells in the lung (Figure 3). Single cell sequencing of cells from the lungs of age-matched healthy and COPD subjects demonstrated reduced expression of CYP2F1 in COPD (Figure 3) and reduced expression of CYP4X1 and CYP2J2 in Cluster 2 in COPD (Table1). Conclusions: This single cell transcriptomic study identified the diverse distribution of CYP enzymes in the lung and found differential expression of CYP enzymes in COPD. Future studies will evaluate the impact of CYP2F1 depletion in COPD by smoke-exposing airway specific CYP2F1 knockout mice to chronic cigarette smoke exposure.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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