CRISPR/Cas9 Mediated Disruption of the Swedish APP Allele as a Therapeutic Approach for Early-Onset Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
The APPswe ( Swedish ) mutation in the amyloid precursor protein ( APP ) gene causes dominantly inherited Alzheimer's disease (AD) as a result of increased β-secretase cleavage of the amyloid-β (Aβ) precursor protein. This leads to abnormally high Aβ levels, not only in brain but also in peripheral tissues of mutation carriers. Here, we selectively disrupted the human mutant APP SW allele using CRISPR. By applying CRISPR/Cas9 from Streptococcus pyogenes , we generated allele-specific deletions of either APP SW or APP WT . As measured by ELISA, conditioned media of targeted patient-derived fibroblasts displayed an approximate 60% reduction in secreted Aβ. Next, coding sequences for the APP SW -specific guide RNA (gRNA) and Cas9 were packaged into separate adeno-associated viral (AAV) vectors. Site-specific indel formation was achieved both in primary neurons isolated from APP SW transgenic mouse embryos (Tg2576) and after co-injection of these vectors into hippocampus of adult mice. Taken together, we here present proof-of-concept data that CRISPR/Cas9 can selectively disrupt the APP SW allele both ex vivo and in vivo —and thereby decrease pathogenic Aβ. Hence, this system may have the potential to be developed as a tool for gene therapy against AD caused by APPswe and other point mutations associated with increased Aβ.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».