Zinc‐finger‐based transcriptional repression of rhodopsin in a model of dominant retinitis pigmentosa
Notice bibliographique
Résumé
Despite the recent success of gene-based complementation approaches for genetic recessive traits, the development of therapeutic strategies for gain-of-function mutations poses great challenges. General therapeutic principles to correct these genetic defects mostly rely on post-transcriptional gene regulation (RNA silencing). Engineered zinc-finger (ZF) protein-based repression of transcription may represent a novel approach for treating gain-of-function mutations, although proof-of-concept of this use is still lacking. Here, we generated a series of transcriptional repressors to silence human rhodopsin (hRHO), the gene most abundantly expressed in retinal photoreceptors. The strategy was designed to suppress both the mutated and the wild-type hRHO allele in a mutational-independent fashion, to overcome mutational heterogeneity of autosomal dominant retinitis pigmentosa due to hRHO mutations. Here we demonstrate that ZF proteins promote a robust transcriptional repression of hRHO in a transgenic mouse model of autosomal dominant retinitis pigmentosa. Furthermore, we show that specifically decreasing the mutated human RHO transcript in conjunction with unaltered expression of the endogenous murine Rho gene results in amelioration of disease progression, as demonstrated by significant improvements in retinal morphology and function. This zinc-finger-based mutation-independent approach paves the way towards a 'repression-replacement' strategy, which is expected to facilitate widespread applications in the development of novel therapeutics for a variety of disorders that are due to gain-of-function mutations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».