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Enregistrement W2530925810 · doi:10.1097/qad.0000000000001294

New research on using CRISPR/Cas9 to treat HIV

2016· article· en· W2530925810 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kristin N. Harper

Notice bibliographique

RevueAIDS · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésCRISPRCas9Genome editingHuman immunodeficiency virus (HIV)BiologyGuide RNAGeneComputational biologyVirologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research community has been captivated by CRISPR/Cas9's many potential health applications; new findings suggest that this system may eventually be used to combat HIV. At the AIDS 2016 meeting in Durban, Kamel Khalili (Chair, Department of Neuroscience, Lewis Katz School of Medicine, Temple University) presented results demonstrating that CRISPR/Cas9 can be used to excise HIV-1 DNA from infected cells in vitro, ex vivo (using patient blood samples), and in vivo (using transgenic mice). ‘These results are significant because they demonstrate that the technology is in place to completely and permanently eradicate HIV DNA from infected cells. This excision represents the ultimate cure for people infected with HIV,’ says Khalili. At the same meeting, Monique Nijhuis (Associate Professor, University Medical Center Utrecht) presented a CRISPR/Cas9 system that prevents HIV from escaping excision by mutating. Nijhuis explains, ‘Two very recent publications demonstrated that HIV can rapidly and consistently escape the inhibitory effect of a single guide RNA-based CRISPR/Cas9 attack. Sequencing of the viral escape variants revealed nucleotide insertions, deletions and substitutions around the Cas9 cleavage site. These observations questioned the feasibility of the CRISPR/Cas9 system-based gene-editing technology as an approach to combat HIV infections. We have shown that the accelerating effect of CRISPR/Cas9 genome-engineering on viral escape can be overcome by combining two strong guide RNAs.’ Chen Liang (Associate Professor, McGill University) says, ‘Both studies represent important progress toward curing HIV/AIDS with the CRISPR gene editing technology. The Khalili group has now shown the possibility of Cas9 editing HIV DNA in multiple different tissues and organs in mice using adeno-associated virus as the delivery vector, which sets up the stage to test CRISPR/Cas9 in clearing HIV DNA in latently infected cells either using humanized mice or nonhuman primate models. The Nijhuis group tackled another barrier by showing that targeting two separate sites in HIV DNA sustainably suppresses HIV replication in cultured T cells, which demonstrates that it is possible to block HIV escape by targeting two or multiple regions in HIV DNA.’ What comes next? Khalili says, ‘Our study was a proof of concept illustrating that the gene editing approach for targeting HIV can eliminate the virus from different organs throughout the body. The next steps are to increase the efficiency of the delivery method and prepare to perform clinical trials.’ Liang notes that future improvements may involve testing different vectors; testing more targets in the HIV genome; and exploring chemically inducible Cas9 systems, which may improve the system's safety profile. Nijhuis lists several other potential barriers to overcome as well, including the risk of modifying the human gene pool, the potential for off-target effects, and a lack of selective advantage among modified cells that would ensure a long-term effect of gene modification. Juan Carlos Izpisua Belmonte (Chair, Gene Expression Laboratory, Salk Institute for Biological Studies) notes, ‘This technique has potential to move to the clinic. In particular, the applications could be applied to patients who have failed classical antiretroviral therapy.’ Acknowledgements Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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