Extracellular matrix deposition drives disease progression and reduces rapamycin response in lymphangioleiomyomatosis
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Lymphangioleiomyomatosis (LAM) is a rare cystic lung disease driven by nodules containing TSC2 −/− “LAM cells” and recruited LAM-associated fibroblasts. Although rapamycin reduces lung function loss, some patients continue to decline, meaning additional therapies are needed. Objectives To investigate how the LAM nodule environment affects LAM cell proliferation and the response to rapamycin. Methods Proteins altered in advanced LAM were identified using shotgun proteomics and immunohistochemistry in tissue from closely phenotyped patients. Genes associated with rapamycin insensitivity on LAM derived extracellular matrix were identified by RNA sequencing and validated using pharmacological inhibitors. Results More advanced disease was associated a greater decline in forced expiratory volume in 1 s when treated with rapamycin (p=0.005). In advanced LAM, using proteomics analysis, an upregulation of protein clusters comprising extracellular matrix, glucose metabolism and the actin cytoskeleton was identified. RNA sequencing and immunohistochemistry confirmed expression of collagens I and VI in LAM-associated fibroblasts and LAM nodules, and increased markers of collagen turnover in patient serum (p=0.0048). Growth of LAM patient-derived cells in vitro was faster on LAM associated fibroblast-derived extracellular matrix (p<0.0001) and incompletely suppressed by rapamycin. RNA sequencing identified upregulation of pathways driving cell cycle control, transcription and metabolism by extracellular matrix. Tractable, pro-proliferative, upregulated genes included CDK7 , GAS6, PLAUR and PLAU. Inhibitors of these pathways reduced LAM cell proliferation and enhanced the antiproliferative effect of rapamycin. Conclusions Extracellular matrix deposition upregulates the expression of genes which may blunt the response to rapamycin, but offer additional therapeutic opportunities for patients with established LAM.
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 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) | 0,001 | 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 ».