Cell and Gene Therapies for Mucopolysaccharidoses: Base Editing and Therapeutic Delivery to the CNS
Notice bibliographique
Résumé
Although individually uncommon, rare diseases collectively account for a considerable proportion of disease impact worldwide. A group of rare genetic diseases called the mucopolysaccharidoses (MPSs) are characterized by accumulation of partially degraded glycosaminoglycans cellularly. MPS results in varied systemic symptoms and in some forms of the disease, neurodegeneration. Lack of treatment options for MPS with neurological involvement necessitates new avenues of therapeutic investigation. Cell and gene therapies provide putative alternatives and when coupled with genome editing technologies may provide long term or curative treatment. Clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)-based genome editing technology and, more recently, advances in genome editing research, have allowed for the addition of base editors to the repertoire of CRISPR-based editing tools. The latest versions of base editors are highly efficient on-targeting deoxyribonucleic acid (DNA) editors. Here, we describe a number of putative guide ribonucleic acid (RNA) designs for precision correction of known causative mutations for 10 of the MPSs. In this review, we discuss advances in base editing technologies and current techniques for delivery of cell and gene therapies to the site of global degeneration in patients with severe neurological forms of MPS, the central nervous system, including ultrasound-mediated blood-brain barrier disruption.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».