Gentamicin‐induced readthrough of stop codons in duchenne muscular dystrophy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to establish the feasibility of long-term gentamicin dosing to achieve stop codon readthrough and produce full-length dystrophin. Mutation suppression of stop codons, successfully achieved in the mdx mouse using gentamicin, represents an important evolving treatment strategy in Duchenne muscular dystrophy (DMD). METHODS: Two DMD cohorts received 14-day gentamicin (7.5mg/kg/day): Cohort 1 (n = 10) stop codon patients and Cohort 2 (n = 8) frameshift controls. Two additional stop codon DMD cohorts were gentamicin treated (7.5mg/kg) for 6 months: Cohort 3 (n = 12) dosed weekly and Cohort 4 (n = 4) dosed twice weekly. Pre- and post-treatment biopsies were assessed for dystrophin levels, as were clinical outcomes. RESULTS: In the 14-day study, serum creatine kinase (CK) dropped by 50%, which was not seen in frameshift DMD controls. After 6 months of gentamicin, dystrophin levels significantly increased (p = 0.027); the highest levels reached 13 to 15% of normal (1 in Cohort 3, and 2 in Cohort 4), accompanied by reduced serum CK favoring drug-induced readthrough of stop codons. This was supported by stabilization of strength and a slight increase in forced vital capacity. Pretreatment stable transcripts predicted an increase of dystrophin after gentamicin. Readthrough efficiency was not affected by the stop codon or its surrounding fourth nucleotide. In 1 subject, antigen-specific interferon-gamma enzyme-linked immunospot assay detected an immunogenic dystrophin epitope. INTERPRETATION: The results support efforts to achieve drug-induced mutation suppression of stop codons. The immunogenic epitope resulting from readthrough emphasizes the importance of monitoring T-cell immunity during clinical studies that suppress stop codons. Similar principles apply to other molecular strategies, including exon skipping and gene therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».