Antisense‐mediated exon skipping: a therapeutic strategy for titin‐based dilated cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
Frameshift mutations in the TTN gene encoding titin are a major cause for inherited forms of dilated cardiomyopathy (DCM), a heart disease characterized by ventricular dilatation, systolic dysfunction, and progressive heart failure. To date, there are no specific treatment options for DCM patients but heart transplantation. Here, we show the beneficial potential of reframing titin transcripts by antisense oligonucleotide (AON)-mediated exon skipping in human and murine models of DCM carrying a previously identified autosomal-dominant frameshift mutation in titin exon 326. Correction of TTN reading frame in patient-specific cardiomyocytes derived from induced pluripotent stem cells rescued defective myofibril assembly and stability and normalized the sarcomeric protein expression. AON treatment in Ttn knock-in mice improved sarcomere formation and contractile performance in homozygous embryos and prevented the development of the DCM phenotype in heterozygous animals. These results demonstrate that disruption of the titin reading frame due to a truncating DCM mutation can be restored by exon skipping in both patient cardiomyocytes in vitro and mouse heart in vivo, indicating RNA-based strategies as a potential treatment option for DCM.
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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) | 0,000 | 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 ».