Rational design of antisense oligonucleotides targeting single nucleotide polymorphisms for potent and allele selective suppression of mutant Huntingtin in the CNS
Notice bibliographique
Résumé
Autosomal dominant diseases such as Huntington's disease (HD) are caused by a gain of function mutant protein and/or RNA. An ideal treatment for these diseases is to selectively suppress expression of the mutant allele while preserving expression of the wild-type variant. RNase H active antisense oligonucleotides (ASOs) or small interfering RNAs can achieve allele selective suppression of gene expression by targeting single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with the repeat expansion. ASOs have been previously shown to discriminate single nucleotide changes in targeted RNAs with ∼5-fold selectivity. Based on RNase H enzymology, we enhanced single nucleotide discrimination by positional incorporation of chemical modifications within the oligonucleotide to limit RNase H cleavage of the non-targeted transcript. The resulting oligonucleotides demonstrate >100-fold discrimination for a single nucleotide change at an SNP site in the disease causing huntingtin mRNA, in patient cells and in a completely humanized mouse model of HD. The modified ASOs were also well tolerated after injection into the central nervous system of wild-type animals, suggesting that their tolerability profile is suitable for advancement as potential allele-selective HD therapeutics. Our findings lay the foundation for efficient allele-selective downregulation of gene expression using ASOs-an outcome with broad application to HD and other dominant genetic disorders.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».